字节跳动
后端开发工程师-飞书AI创新产品
后端开发工程师-飞书AI创新产品
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Ai Agent
Api设计
Claude Api
Go
Llamaindex
Llm
Openai Api
Prompt Engineering
Rag
AI 估算 · 25k–45k
深圳字节跳动中级后端，AI赛道溢价，市场薪资竞争力强
职位详情
关于这个职位
作为字节跳动飞书AI创新产品的后端开发工程师，你将参与AI驱动的新一代文档协作系统的设计与实现
工作涉及构建高性能分布式服务、设计API接口、优化系统性能，并深度参与AI能力集成（如LLM调用、RAG方案）
你将成为连接AI技术与产品体验的关键角色，推动智能办公产品的快速迭代
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业，具备1-5年后端开发经验，精通至少一种主流后端语言（如Java、Python、Go等）
熟悉LLM应用开发，具备良好的团队协作能力
熟练使用主流AI开发工具，如LangChain、LlamaIndex、OpenAI API、Claude API等，了解Prompt Engineering最佳实践和技巧
具备AI Agent系统设计经验，能够构建基于RAG（检索增强生成）的解决方案，掌握向量数据库的使用方法
工作职责
负责AI创新产品的后端系统设计与开发，构建高性能、可扩展的服务架构
参与文档协作系统的后端架构设计与实现，设计高效的API接口，确保系统稳定性与安全性
持续优化系统性能，进行技术架构升级与服务器资源管理，构建高可用的分布式系统支持产品快速迭代与扩展
设计和实现AI能力调用框架，负责模型参数调优、提示词工程优化等，提升AI生成内容的质量与相关性
优先资格
实时协作系统或文档处理后端的开发经验
成熟的AI应用开发经验
GitHub贡献记录或维护个人技术项目的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处一线互联网大厂，AI创新业务，技术栈前沿，学习资源丰富
- 团队技术氛围浓厚，有机会与业界顶尖人才共事
- AI技术更新迅速，需要持续学习，保持技术敏感度
- 分布式系统的高可用和性能优化要求高，问题排查有一定难度
缺点 / 挑战
- 参与飞书生态，产品用户量大，技术挑战高，个人成长快
- 业务迭代快，可能需要应对较高的工作压力和紧急需求
- 适合有1-5年后端经验、对AI应用充满热情、愿意在快节奏大厂中挑战自我的技术同学
角色解读
- 技术深度：从AI应用开发进阶到模型调优、系统架构专家
- 管理方向：可成长为技术Leader或AI产品后端负责人
- 赛道跳跃：积累AI+协作经验后，可向AI平台、智能硬件等方向拓展
- 设计并实现AI创新产品的后端服务，包括API、数据处理和分布式系统架构
- 参与文档协作系统的后端开发，确保高并发下的稳定性和安全性
- 集成和优化AI能力，如LLM调用、RAG方案、提示词工程，提升生成内容质量
- 持续进行系统性能调优和技术架构升级，支撑产品快速迭代
- 精通至少一种后端语言（Python/Java/Go），具备1-5年实战经验
- 熟悉LLM应用开发，掌握LangChain、LlamaIndex等主流AI开发框架
- 具备AI Agent设计和RAG方案构建经验，熟悉向量数据库
- 了解分布式系统设计、API性能优化和服务器资源管理
申请策略
- 在简历中直接链接AI项目demo或代码仓库，增强说服力
- 投递后可在脉脉等平台联系内推人，了解团队具体方向
- 突出后端语言精通程度和项目经验，尤其是高并发、分布式系统设计
- 重点展示LLM相关项目：如聊天机器人、RAG系统、Agent开发等
- 提及使用的AI工具链（LangChain、向量数据库）和实际调优效果
- 如有GitHub开源贡献或技术博客，应放在显眼位置
- 补充Prompt Engineering和RAG架构的系统知识，实践几个小项目
- 复习分布式系统理论（一致性、容错、负载均衡），刷题准备系统设计面试
面试指南
- STAR原则描述项目：背景、任务、行动、结果，突出量化指标
- 对于设计类问题，先澄清需求，再给出方案对比，最后总结优缺点
- 展示思考过程：从简单到复杂，考虑边界情况
- 请介绍一个你参与的后端系统架构，如何保证高可用和扩展性？
- 描述你使用LangChain或LlamaIndex构建AI应用的经历，遇到过什么挑战？
- 如何设计一个RAG系统？向量数据库选型及索引优化策略是什么？
- 在API性能优化方面，你通常采用哪些方法？
- 假设需要接入一个新的大模型，你会如何设计调用框架？
职位点评
76
综合评分
大厂AI创新产品，前沿技术栈，高薪酬，但WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长和薪酬回报、能接受较高工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值65
薪资福利
85较高
字节跳动薪酬在行业具有竞争力，且为已上市公司，稳定性较好，但未明确福利具体项目。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
AI创新业务，技术栈前沿（LLM、RAG、Agent），成长空间大，但JD未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、LangChain、LlamaIndex、RAG、向量数据库、AI Agent、Prompt Engineering
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性或远程，互联网大厂通常工作强度较高，WLB可能一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
AI创新产品助力办公效率提升，具有一定社会价值，但JD未强调使命感。
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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