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WorkBuddy-企业智能体高级全栈研发工程师
WorkBuddy-企业智能体高级全栈研发工程师
发布于 32 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Go
Rag
System Design
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
腾讯核心AI业务、前沿技术栈、高薪高压、侧重个人技术贡献
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
约 1850 个在招 · 其中后端开发 66 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 后端开发 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
负责WorkBuddy企业智能体产品的全链路研发，涵盖Agent编排、运行及治理等核心能力
参与企业专属部署架构设计，构建代码质量监控与性能优化体系，并推动AI编程范式落地
需具备Node.js/Go后端能力及Agent应用开发经验，主导复杂系统研发与跨团队协作
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历，3年以上后端开发经验，主导过复杂系统的全生命周期研发
精通Node.js与Go两种服务端技术栈，熟悉Python者优先
具备出色的工程方案规划能力，能够践行Clean Architecture / Domain-Driven Design原则的设计文档
有Agent应用开发经验，熟悉Agent架构设计、Prompt工程、Context工程、RAG应用、大模型推理服务化等AI工程化流程，能独立完成一个Agent从设计到上线
熟悉Managed Agent平台侧研发，掌握Agent Runtime与沙箱隔离执行环境（Firecracker / gVisor / E2B等）、Runtime生命周期管理、MCP / A2A / ACP等Agent开放协议、主Agent + Sub-agents多智能体编排框架、OpenTelemetry Trace / Agent Eval / Guardrail等可观测与评测体系者优先
善用AI提升生产力，能高效驾驭AI Coding编程范式（把AI当作可委派的执行单元，而非补全工具），在spec / context / harness层面有方法论
有To B产品、企业级SaaS / PaaS /私有化部署交付相关经验者优先
熟悉分布式系统设计，掌握微服务、容器化、CI/CD、高并发与高可用等工程实践，具备大规模在线服务的性能优化与稳定性治理经验者优先
强烈的owner意识，具备优秀的跨团队协同能力，主导过5人以上研发团队协作经验优先
工作职责
Managed Agents 产品研发：负责 WorkBuddy Managed Agents 产品的全链路研发工作，覆盖 Agent 使用、编排、运行、治理、评测等核心能力，联动 WorkBuddy / CodeBuddy 构建企业托管智能体能力与产品
企业架构设计与演进：参与企业专属部署架构的设计与演进，负责产品标准化、多产品融合、多租户隔离、模型服务接口与数据交互等方向的技术方案规划与评审，输出高质量设计文档，协调各团队推动落地，保证企业环境下的合规与隔离能力
质量与性能治理：构建代码质量与线上质量监控体系，主导性能优化、稳定性治理与体验提升，持续优化推理效率与资源消耗，提高企业级产品的内建质量与可运维性
业务赋能与工程 Harness 建设：支持公司内外部业务基于 Managed Agents 平台快速构建自己的 Agent 应用与工作流，沉淀 AI 编程范式（spec-driven / context engineering / harness）方法论与工具链
构建代码生成、测试、评测、发布的自动化 harness，把研发效能做成可复用的内部底座，让业务用 AI 高效驾驭大规模研发
产品交付与流程标准化：推动企业版研发流程标准化，制定迭代计划并把控交付节奏，保证功能在多客户、多环境下按时高质量交付
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的AI Agent与大模型工程化技术，技术栈领先且具有高含金量
- 依托腾讯平台，拥有庞大的用户基数和丰富的业务场景
- 需要同时掌握多种后端语言及复杂的AI工程化知识，学习曲线陡峭
- 具备扎实后端基础，对AI应用层技术充满热情，且能适应高强度快节奏研发环境的资深工程师
缺点 / 挑战
- 企业级产品对稳定性、安全性和合规性要求极高，工作压力较大
角色解读
- 可向AI基础设施架构师、技术专家或技术管理方向发展，深耕大模型应用工程与企业级SaaS/PaaS领域
- 负责企业级智能体（Agent）平台的全链路后端研发，包括Agent编排、运行环境管理及评测体系建设
- 精通Node.js和Go语言，深入理解分布式系统、微服务架构及Clean Architecture设计原则
申请策略
- 准备详细的项目案例，说明如何利用AI提升研发效能或解决复杂工程问题，体现Owner意识和跨团队协作能力
- 突出展示在Node.js/Go领域的深度项目经验，重点描述在分布式系统、高并发处理及架构设计方面的成果
- 补充Agent开发相关知识，如RAG架构、Prompt工程、多智能体编排框架及主流AI安全评测工具的使用
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型的理由、遇到的挑战及解决方案、最终的业务价值和技术收益
- 请介绍你设计过的最复杂的分布式系统架构及其难点
- 如何设计一个高可用的Agent运行环境和沙箱隔离机制？
- 在RAG应用中，如何解决上下文窗口限制和信息检索准确率问题？
- 请谈谈你对Clean Architecture或DDD在实际项目中的应用理解
- 复习操作系统、网络编程及数据库原理等基础知识，深入研究当前主流的Agent框架（如LangChain, AutoGen等）及腾讯内部可能的技术栈
职位点评
薪资福利90
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
90较高
腾讯作为头部互联网大厂，提供极具竞争力的薪酬福利和稳定的职业发展平台，满足度高。
薪资信号偏高 (3.5千–6.0万/月)
成长发展
95较高
职位涉及AI Agent、大模型工程等前沿技术领域，技术成长空间巨大，符合追求技术突破的求职者。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、LLM、RAG、Prompt Engineering、Node.js、Go、Microservices
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂通常工作强度较高，虽可能有弹性工作制，但整体WLB一般，需做好应对高压的准备。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
通过构建企业级AI平台赋能业务，提升研发效能，具有一定的社会价值和行业影响力。
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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