维塔士
Senior Backend Engineer
Senior Backend Engineer
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai Applications
CI/CD
Llm Integration
Restful Api
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
前沿AI技术栈、国际大厂平台、成长性强，WLB尚可但需适应项目节奏
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
53 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 后端开发 · 约 320 个在招
职位详情
关于这个职位
负责设计、开发和维护基于Python和FastAPI的高性能后端服务及AI驱动应用，集成LLM能力并优化系统可靠性
作为资深个人贡献者，需主导技术架构决策，编写高质量代码，并与跨职能团队协作将产品需求转化为生产级解决方案
最低要求
年以上专业后端开发经验，其中2年以上开发AI驱动应用或服务，具备服务设计、部署和维护的所有权
精通Python和FastAPI，包括异步编程、类型注解、Pydantic、依赖注入和RESTful API设计
有集成AI API或SDK的实践经验，包括提示词设计、结构化输出和流式/异步工作流
理解常见LLM挑战，如上下文管理、幻觉、提示注入、速率限制和Token成本
具备AWS、Azure或GCP等公有云 hands-on 经验，包括部署和运营后端应用
扎实的数据库技能（PostgreSQL或其他关系型数据库），包括数据建模和查询优化
了解安全API设计、认证授权和密钥管理
有设计可靠后端服务和外部API集成的经验，包括并发控制、超时、重试、幂等性和速率限制
熟悉pytest等测试工具、Git、CI/CD和Docker
强大的问题解决能力和独立扩展现有代码库的能力
中英文书面及口头沟通能力强，能向团队解释技术决策和权衡
工作职责
Backend Development and Maintenance:
构建和维护可扩展的Python服务和安全的RESTful API（使用FastAPI）
负责功能从技术设计、实现到测试、部署和持续支持的全生命周期
扩展现有应用，排查生产问题，重构代码，管理依赖升级并保持API兼容性
设计和优化数据库访问、缓存和异步处理
实施认证、授权、输入验证和可靠的错误处理
AI Application Development:
通过提供商API和SDK集成LLM和其他AI服务，为应用团队创建可重用的接口
为AI应用设计可靠的API和工具接口，定义清晰的输入/输出模式、验证和错误处理
使用提示词编排、结构化输出、工具调用和流式响应开发AI工作流
管理上下文限制、速率限制、超时、重试和提供商故障以支持可靠的生产环境
针对代表性测试用例评估模型和提示词变化，平衡输出质量、延迟和成本
在适当情况下设计和开发多代理系统和流程，以解决业务需求并自动化复杂任务
Quality Delivery and Collaboration:
为后端服务和AI集成编写自动化测试并维护回归覆盖率
改进日志、指标和追踪以诊断故障并监控服务性能和AI使用情况
与基础设施团队协作维护CI/CD管道和容器化部署
进行代码审查，记录技术决策，并指导初级工程师
与产品、前端、AI和基础设施团队合作澄清需求并提供可维护的解决方案
优先资格
AWS经验，特别是S3, SageMaker, DynamoDB, ECS, CloudWatch或Secrets Manager
前端开发经验（Vue或React），包括TypeScript或JavaScript
使用LangGraph, Pydantic AI, Claude Agent SDK等代理框架的经验，包括多代理编排
RAG、嵌入技术和向量数据库（如pgvector）经验
使用vLLM, Ollama, llama.cpp等工具部署本地或自托管LLM的经验
多模态AI经验，包括图像、音频或3D生成
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入全球知名游戏公司，参与顶级AAA项目，职业履历含金量高
- 团队国际化，多元文化环境有助于拓展视野
- 公司提供完善的医疗、健身福利及内部流动机会
- 需要同时兼顾传统后端稳定性与新兴AI应用的复杂性，对系统设计能力要求极高
- AI领域迭代迅速，需持续学习最新模型和框架
- 适合拥有5年以上后端经验，且对AI应用落地有浓厚兴趣和实战经验的开发者
- 具备良好英语沟通能力，希望在国际化环境中工作的技术人员
缺点 / 挑战
- 接触前沿AI技术（LLM、Multi-agent），技术栈现代且具有挑战性
- 作为Senior角色，需承担代码审查、导师制及技术决策责任，压力较大
角色解读
- 可向AI工程专家（AI Engineering Lead）方向发展，深入探索多模态AI、Agent架构及大规模分布式系统
- 也可转向技术管理岗位（Tech Lead/Engineering Manager），负责团队建设和技术战略规划
- 在游戏行业深耕，成为懂业务的技术专家
- 主要负责基于Python/FastAPI的后端服务开发与维护，确保系统的高可用性和扩展性
- 同时，核心职责是将大语言模型（LLM）等AI能力集成到产品中，设计AI工作流和接口
- 此外，还需参与技术架构决策，指导初级工程师，并保障代码质量和CI/CD流程
- 精通Python及FastAPI框架，具备深厚的异步编程和RESTful API设计功底
- 熟练掌握LLM集成技术，包括Prompt工程、结构化输出、流式处理及多代理系统开发
- 熟悉主流云平台（AWS/Azure/GCP）、关系型数据库（PostgreSQL）及容器化部署（Docker/K8s）
- 具备良好的英文沟通能力和跨团队协作能力
申请策略
- 准备详细的项目案例，说明如何解决AI集成中的具体难题（如延迟、成本、准确性）
- 展示对游戏行业或娱乐科技领域的兴趣
- 面试中强调技术选型的权衡思考（Trade-offs）
- 突出Python/FastAPI在高并发场景下的优化经验
- 重点展示AI集成项目，特别是LLM接入、Prompt优化、RAG或多代理系统的实际案例
- 强调云服务（AWS）部署、数据库优化及CI/CD自动化实践
- 体现跨团队协作和技术指导经历
- 深入学习LangChain/LangGraph等AI编排框架
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验类问题
- 对于技术问题，先阐述背景和需求，再对比不同方案的优劣，最后给出选择理由和实施细节
- 强调数据驱动的优化思路（如通过Metrics监控AI效果）
- 请描述一个你集成LLM到生产环境的案例，遇到了哪些挑战（如延迟、成本、幻觉）？你是如何解决的？
- 在设计高并发RESTful API时，如何保证幂等性、事务一致性和性能？
- 如何评估和优化LLM应用的Prompt效果？有哪些量化指标？
- 请解释FastAPI中异步编程的优势及潜在陷阱
- 如何设计一个可靠的多代理（Multi-Agent）协作系统？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活70
使命价值80
薪资福利
75中等
作为大型跨国游戏公司的资深技术岗位，薪资在上海市场具有竞争力，且提供全面医疗、健身等福利，稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
福利待遇Comprehensive medical healthcare、Group fitness, wellness activities、Relocation support provided、Career and international mobility opportunities
成长发展
90较高
职位直接涉及LLM、Multi-agent等前沿AI技术应用，技术栈先进，且公司有定制化培训和内部流动计划，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、FastAPI、Python、Multi-agent systems、RAG、Vector databases、AWS、Docker
成长机会Customized training programs、regular workshops、mentor junior engineers、Career and international mobility opportunities
业务类型profit_center
工作生活
70中等
JD中提到'Reasonable and flexible working hours'及游戏角等设施，WLB相对较好，但游戏行业项目期可能有加班压力，整体偏向混合式弹性办公体验。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡Reasonable and flexible working hours、Gaming corners with consoles and canteens on every floor
使命价值
80较高
参与全球顶级AAA游戏开发，创造沉浸式娱乐体验，具有显著的行业影响力和创造性价值，满足感较强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号make games better and more immersive than ever before、creating exciting new experiences daily
创新程度积极采用新技术
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