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前端研发工程师（J107054）
前端研发工程师（J107054）
发布于 4 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 Native
Go
分布式系统
微服务
系统稳定性
高并发架构
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
大厂核心后端岗，AI技术前沿驱动，技术成长极快，但工作强度可能较高
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
3.5万
与后端开发中位数基本持平
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 1330 个在招 · 其中后端开发 30 个
市场机会
选择面较广
北京 · 后端开发 · 约 510 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位虽名为前端研发工程师，但核心职责聚焦于后端系统架构设计与高并发服务开发
候选人需精通Java/Go等后端技术栈，负责核心业务系统的稳定性优化与技术攻关
同时，岗位强调AI Native研发实践，要求利用AI工具提升全链路研发效率，并具备跨端协同能力以支持端到端交付
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实的数据结构、算法、操作系统、计算机网络等基础知识
具备扎实的后端研发能力，熟悉 Java、Go、Python、Node.js 等至少一种主流后端开发语言，熟悉数据库、缓存、消息队列及分布式系统相关技术
具备良好的系统设计和架构设计能力，有高并发、高可用、大规模业务系统设计与优化经验，具备较强的复杂问题分析和解决能力
具备较强的工程质量意识，熟悉自动化测试、持续集成、代码评审、监控告警等研发工程实践，对线上稳定性和交付质量负责
具备 AI Native 研发意识和实践经验，熟练使用 AI Coding 工具，能够利用 AI Agent、Skills、Workflow 等提升研发效率，有将 AI 融入实际研发流程并形成可复用实践的经验
具备良好的 Ownership 和团队协作意识，主动发现并解决问题，能够独立负责业务模块或技术方向，对最终交付结果负责
工作职责
系统架构设计与建设：负责公司核心业务系统后端服务的架构设计、技术选型、开发与持续优化，设计高可用、高并发、高扩展性的系统架构，保障业务稳定运行及规模化发展
业务需求分析与研发交付：深入理解业务需求，参与需求分析、技术方案设计及评审，独立完成模块设计、接口定义、编码实现、单元测试及代码评审，确保项目高质量交付
系统性能与稳定性优化：持续开展系统性能分析与优化，解决高并发、资源消耗、响应延迟等技术问题，完善监控告警、日志追踪及故障治理机制，提升系统稳定性和服务质量
技术攻关与架构演进：负责复杂业务场景及关键技术问题攻关，开展新技术预研与应用，推动公共组件、基础服务及通用技术能力沉淀，持续优化系统架构和研发工程体系
AI Native 研发实践：积极探索 AI 在需求分析、技术设计、代码开发、测试、Code Review、问题定位及修复等研发全流程中的应用，建设和使用 AI Agent、Skills、Workflow 等能力，推动 AI 从单点编码辅助向端到端研发流程演进
跨栈研发与端到端交付：具备跨端、前端、后端等多技术栈协同开发能力，能够借助 AI 工具突破技术栈边界，独立或协同完成跨栈需求交付，提升复杂业务场景下的研发效率和交付质量
技术规范与团队协作：与产品、客户端、前端、测试及运维团队紧密协作，推动项目全流程落地
持续沉淀技术文档、研发规范及最佳实践，促进团队技术能力和工程效率提升
优先资格
具备跨栈研发能力者优先，熟悉前端、Android、iOS、鸿蒙等至少一个其他技术领域，能够结合 AI 辅助完成跨技术栈开发及端到端需求交付
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 追求技术深度、对AI工程化感兴趣、具备强自驱力和抗压能力的资深后端工程师
缺点 / 挑战
- 依托百度平台，接触海量用户数据与高并发场景，技术挑战大且成长快
- 岗位要求极高，需同时兼顾传统后端架构与前沿AI应用，学习曲线陡峭，工作压力较大
角色解读
- 向高级后端架构师或技术专家方向发展，深耕AI赋能软件工程（AI Native）领域，成为复合型技术人才
- 负责核心业务系统的后端架构设计与高并发服务开发，保障系统稳定性与扩展性
- 精通Java/Go等后端语言，掌握分布式系统、微服务架构及高可用设计原则
申请策略
- 准备展示如何将AI融入CI/CD或代码生成流程的具体Demo或方案，体现创新思维
- 突出高并发系统设计案例、性能优化成果及AI工具在实际研发中的提效数据
- 深入学习LangChain、AutoGen等AI Agent框架，掌握Prompt Engineering技巧
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点量化技术指标（如QPS、RT、可用性）
- 对于AI相关问题，强调痛点识别、工具选型、落地过程及最终效能提升
- 请分享一个你主导的高并发系统优化案例，具体指标提升了多少？
- 你如何理解AI Native研发？在你的过往项目中如何落地？
- 面对复杂的分布式事务一致性难题，你的排查思路是什么？
- 如何利用AI工具提升代码Review的效率和质量？
- 复习分布式系统理论（CAP、Paxos/Raft），梳理个人核心项目难点与解决方案，了解百度最新AI产品线
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活45
使命价值75
薪资福利
85较高
百度作为头部互联网大厂，提供具有市场竞争力的薪酬福利及完善的五险一金、补充医疗等保障，整体补偿水平处于行业高位。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
92较高
岗位深度融合前沿AI技术与传统后端架构，提供极高的技术成长空间，适合追求技术突破和职业进阶的人才。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Native、AI Agent、Skills、Workflow、Java、Go、分布式系统
业务类型profit_center
工作生活
45较低
互联网大厂核心研发岗位通常伴随较高工作强度，JD未提及弹性工作制或不加班政策，WLB可能面临挑战。
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）
使命价值
75中等
通过推动AI技术在研发全流程的应用，提升行业研发效能，具有一定的技术创新意义和行业影响力。
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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