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全栈开发工程师（南京）
全栈开发工程师（南京）
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
Ai Coding
全栈开发
大模型应用
性能优化
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
技术栈前沿、AI工程化导向明确、平台稳定，侧重个人技能跃迁与业务交付能力培养。
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
1.9万
比全栈开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2380 个在招 · 其中全栈开发 10 个
市场机会
选择适中
南京 · 全栈开发 · 15 个在招
职位详情
关于这个职位
负责客户端与服务端的全链路业务开发及架构优化，保障产品稳定运行
深度运用AI Coding工具与Agent工作流建设，推动Vibe Coding等新型研发范式落地
探索大模型与端侧AI技术在客户端场景的落地应用，构建AI原生应用体系
最低要求
重点院校本科及以上学历，计算机、人工智能、通信、电子信息等相关专业，具备扎实的计算机基础知识
熟悉Java/Kotlin/C++编程语言，掌握Android基础框架与应用开发体系，熟悉Android应用开发流程及核心机制
具备全栈开发能力，熟悉HTML5/CSS3/JavaScript/TypeScript，了解Vue/React等前端框架
熟悉客户端性能优化（内存优化、卡顿治理、兼容性适配等），具备问题分析与调优能力，熟悉Git、Android Studio等开发工具及工程流程
具备良好的学习能力、沟通协作能力与逻辑分析能力，责任心强，能够主动分析和解决问题
工作职责
负责客户端产品功能设计开发、模块编码、单元测试及交互体验优化，协同产品、测试、平台等团队完成版本发布，保障客户端稳定运行
参与客户端及服务端业务开发，覆盖业务全链路，统筹端侧开发优先级，打破端侧壁垒
参与技术方案讨论、架构优化与代码评审，适配1-2年全栈发展导向，提升端到端业务交付能力
深度运用AI Coding工具，开发并维护基于MCP、CLI、Skills等的各类工具，推动Vibe Coding、Spec Coding等AI研发范式落地，参与AI研发基础设施与Agent工作流建设，打造一体化AI研发体验
探索大模型、智能交互、端侧AI等新技术在客户端业务场景中的落地应用，负责AI原生应用开发体系建设（包括渲染容器/协议、端能力、Skill组件等），参与技术升级演进、公共组件沉淀及自动化工程能力建设
优先资格
熟练使用TRAE、Qoder、Codex、Cursor等任一AI Coding工具，有Rules、MCP、Skills维护经验者优先
对AI、大模型端侧应用有浓厚兴趣，了解大语言模型、Prompt调用、智能交互等基础知识，有AI功能集成或大模型客户端应用项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托大型通信平台，业务场景丰富且系统稳定性要求高，利于夯实工程基础
- 技术栈前沿，深度融合AI Coding与大模型端侧应用，利于积累稀缺的AI工程化经验
- 大型企业内部流程相对规范严谨，跨部门协同与架构推进需较强沟通与推动能力
- 客户端性能优化与多端兼容工作量大，需持续跟进技术迭代与业务需求变更
- 适合追求技术深度与AI前沿实践、具备扎实全栈基础且希望在大平台长期发展的开发者
缺点 / 挑战
- 平台提供完善的福利保障与职业稳定性，抗风险能力强
- AI研发范式落地处于探索期，需自主摸索工具链与规范，试错成本较高
角色解读
- 向高级全栈架构师或AI工程化专家方向发展
- 可深入AI原生应用开发领域，成为端侧大模型落地与技术基建的核心骨干
- 逐步承担技术规划与团队带教职责
- 负责客户端与服务端的全链路业务开发与架构优化，保障产品稳定高效运行
- 深度引入AI Coding工具与Agent工作流，推动新型AI研发范式落地
- 探索大模型与端侧AI技术在客户端场景的实际应用与体系建设
- 扎实的全栈开发能力（Java/Kotlin/C++、Android框架、Web前端技术）
- 熟练掌握主流AI Coding工具及MCP/CLI规范
- 具备客户端性能调优与复杂问题排查能力
- 了解大模型原理及Prompt工程，有AI应用集成经验
申请策略
- 提前了解目标企业在AI与数字化转型方面的战略方向
- 面试时准备1-2个将AI工具融入实际研发提效的案例，展现工程化思维
- 突出全栈项目经验，重点展示Android端性能优化指标与前后端联调成果
- 详细列出AI Coding工具使用记录及MCP/CLI工具开发案例
- 强调大模型集成或端侧AI项目的实际落地效果与提效数据
- 系统学习Prompt Engineering与Agent工作流设计
- 深入掌握MCP协议规范及主流AI编程工具的底层逻辑
- 补充云原生与自动化工程化相关知识
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、行动与量化结果
- 针对工具开发问题，从协议解析、接口设计、安全校验与测试验证四个维度展开
- 性能优化问题按“监控定位->复现分析->代码级调优->回归验证”逻辑回答
- 请分享一个你利用AI Coding工具提升研发效率的具体案例
- 如何设计并实现一个基于MCP协议的自定义工具？
- 客户端内存泄漏或卡顿问题通常如何定位与解决？
- 大模型端侧部署面临哪些性能瓶颈，你有何优化思路？
- 复习Android核心机制与常见性能调优手段
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活65
使命价值75
薪资福利
70中等
平台提供稳定的薪资结构与完善福利，现金部分可能略低于互联网头部企业，整体满足度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.2万/月）
成长发展
85较高
岗位深度融合AI Coding与大模型端侧应用，技术栈前沿且鼓励创新，提供清晰的1-2年全栈发展路径，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Coding、MCP、CLI、Skills、大模型、端侧AI、Agent、Java、Kotlin、C++、Android、Vue、React
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
岗位强调全链路开发与AI范式落地探索，可能存在一定项目节奏压力，整体WLB表现中等。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
聚焦AI原生应用与端侧智能化转型，契合行业技术演进趋势，具备较强的技术创新价值与行业前瞻性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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