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全栈研发（J106354）
全栈研发（J106354）
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全栈开发
全栈开发
CI/CD
Opentelemetry
全栈开发
自动化测试
链路追踪
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
核心效能团队全栈研发岗，技术栈前沿且聚焦AI工作流与可观测性，发展空间大，WLB视团队而定。
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
2万
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 1210 个在招 · 其中全栈开发 3 个
市场机会
选择面较广
北京 · 全栈开发 · 66 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责参与质量体系建设、链路追踪及评估体系搭建，并协助优化自动化工作流与开发测试工具平台
你需要运用全栈开发技能，结合前后端技术，提升研发效率与系统可观测性
适合对AI编程、智能体工作流及自动化测试感兴趣的技术人才
最低要求
计算机基础扎实
熟悉计算机基础知识，了解数据结构、操作系统、网络、数据库等基本概念
能够理解常见系统调用链路、请求生命周期和前后端交互流程
具备基础编程能力
熟悉至少一种主流编程语言，如 TypeScript、JavaScript、Python、Go 或 Java
能够阅读和修改现有项目代码，具备良好的代码规范意识
了解前后端开发基础
了解 HTTP、REST API、Web 页面交互、浏览器调试工具等基础知识
具备测试与质量意识
了解单元测试、集成测试、端到端测试、自动化测试、测试覆盖率等基础概念
对链路追踪和可观测性有兴趣
能够根据日志、报错信息、测试结果和代码逻辑进行问题定位
对复杂链路有耐心，愿意深入分析问题根因，而不是只停留在表面现象
具备自动化和工程化思维
对通过工具、脚本、工作流提升研发效率感兴趣
沟通与学习能力良好
能够主动反馈进展、记录问题、沉淀文档
对 AI 编程、智能体工作流、质量评估、自动化回放等方向有兴趣，愿意持续学习新技术
工作职责
参与质量体系建设
协助梳理当前框架的质量保障流程，包括单元测试、集成测试、端到端测试、回归测试、覆盖率统计、质量门禁等能力
推动质量指标标准化，如测试通过率、覆盖率、缺陷发现率、回归稳定性、链路成功率等
参与链路追踪能力建设
协助建设从用户操作、前端页面、后端服务、工作流执行到模型/工具调用的全链路追踪能力
参与 trace、span、event 等追踪数据的采集、存储、查询和展示，帮助定位流程瓶颈和异常节点
参与评估体系搭建
协助设计和实现自动化评估能力，包括工作流执行结果评估、节点质量评估、模型输出质量评估、人工反馈采集等
支持构建评估样本、Golden Sample、评分规则和评估报告，提升框架可量化分析能力
参与工作流搭建与优化
协助设计、配置和调试自动化工作流，包括质量扫描、自动评估、问题归因、报告生成、回归验证等流程
支持工作流节点编排、上下文传递、异常处理、状态追踪和执行结果归档
参与测试工具与平台能力开发
协助开发质量平台相关功能，如测试执行入口、评估结果展示、链路详情页、回放控制台、质量看板等
配合前后端完成接口联调、数据结构设计和页面交互优化
优先资格
有 React、Node.js、TypeScript、Bun、Playwright 等经验者优先
有 Playwright、Jest、Vitest、Bun test、pytest 等测试框架使用经验者优先
了解日志、指标、Trace、Span、事件追踪等可观测性概念者优先
有 OpenTelemetry、日志分析、监控告警、调用链排查经验者优先
有 CI/CD、自动化测试、脚本开发、平台工具建设经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的AI编程与智能体工作流技术，技术栈现代且极具发展潜力
- 参与核心质量与效能体系建设，能积累大规模系统的全链路追踪与平台开发经验
- 岗位注重工程化与自动化思维，有助于培养扎实的系统级问题排查与架构设计能力
- 需要同时兼顾前端页面、后端服务及底层链路追踪，技术栈跨度大，初期学习曲线较陡
- 质量与效能平台往往需要推动跨团队协作，对沟通能力和项目推进能力有一定要求
- 适合具备全栈开发基础，对自动化测试、可观测性及研发效能提升有浓厚兴趣，且愿意深入钻研复杂系统问题的技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 初期可深耕测试开发与质量工程领域，成为自动化测试或可观测性方向的专家
- 后期可向基础架构、研发效能平台架构师或AI智能体工作流方向转型，拓宽技术视野
- 参与质量保障流程梳理与标准化，推动测试通过率、覆盖率等质量指标落地
- 建设全链路追踪能力，采集和展示trace、span等数据，帮助定位系统瓶颈
- 开发测试工具与质量平台，设计自动化工作流，提升整体研发与测试效率
- 扎实的全栈开发能力，熟悉TypeScript/Python等语言及React/Node.js等框架
- 掌握自动化测试与可观测性技术，了解OpenTelemetry、链路追踪及各类测试框架
- 具备工程化思维与问题排查能力，能通过日志和代码逻辑深入定位复杂链路问题
申请策略
- 了解百度在AI大模型及智能体工作流方面的最新布局，面试时可结合岗位提到的AI编程方向进行探讨
- 准备好过往项目中遇到的复杂链路问题排查案例，用STAR法则清晰展示你的分析思路与解决过程
- 突出全栈开发项目经验，特别是使用TypeScript/React/Node.js或Python构建前后端系统的经历
- 展示在自动化测试、CI/CD流水线建设或测试工具开发方面的实际成果与代码贡献
- 强调对可观测性（如OpenTelemetry、链路追踪）的理解或相关实践，体现排查复杂问题的能力
- 深入学习OpenTelemetry规范及主流链路追踪系统的底层原理
- 熟练掌握Playwright等端到端测试框架，并尝试搭建一套完整的自动化测试与质量看板Demo
面试指南
- STAR法则：针对项目经验或问题排查，按情境、任务、行动、结果的逻辑清晰阐述
- 系统性思维：回答架构或流程设计问题时，从数据采集、处理、展示到反馈闭环进行全局思考
- 请描述一个你参与过的全栈项目，你是如何设计前后端交互及数据结构的？
- 如果线上出现一个偶发的接口超时问题，你会如何利用链路追踪和日志进行排查？
- 你如何理解质量门禁？在CI/CD流程中你会如何设计自动化测试的拦截策略？
- 针对大模型或智能体工作流的输出质量，你认为应该如何设计自动化评估指标？
- 复习计算机网络、操作系统基础，以及HTTP/REST API的底层交互流程
- 提前了解百度近期的AI产品，思考其工作流的质量评估痛点与可观测性需求
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
该岗位薪资处于北京同类初级/中级研发岗位的市场中上水平，福利体系完善。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
85较高
岗位涉及AI编程、智能体工作流及全链路追踪等前沿方向，技术栈现代，能极大拓宽技术视野与工程能力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈TypeScript、Python、React、Node.js、Playwright、OpenTelemetry、CI/CD
成长机会愿意持续学习新技术
业务类型cost_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与加班情况，但作为核心研发与效能岗位，工作节奏可能较快，WLB情况需视具体团队而定。
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
70中等
参与AI智能体工作流与质量评估体系建设，属于当前AI落地应用的核心基础设施，具有较高的技术使命感与行业前景。
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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