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Golang研发工程师（J104148）
Golang研发工程师（J104148）
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
Llm
微服务
性能优化
消息队列
Go并发模型
AI 估算 · 18k–30k
百度作为互联网大厂，Golang岗位薪资竞争力强，2年经验在上海可达20-30K，年终奖丰厚。
职位详情
关于这个职位
这是百度工具类、社区类产品服务端研发岗位，负责架构设计、核心模块开发和业务功能迭代
你将参与包括用户体系、内容系统、权限系统等模块的Golang后端开发，并深入大模型工程化落地，涉及LLM API接入、Prompt管理、任务编排等前沿工作
同时需要承担性能优化、稳定性建设和基础组件平台化的职责，非常适合热爱高并发和AI技术的后端工程师
最低要求
本科及以上学历
年及以上后端研发经验
熟练掌握Golang，理解Go的并发模型、GC、调度机制、接口设计、错误处理和常见工程实践
具备扎实的数据结构和算法基础，熟悉常见复杂度分析，能够在业务场景中合理选择数据结构和算法方案
熟悉MySQL、Redis、Elasticsearch等常见存储或检索组件中的一种或多种，具备数据库设计和性能优化经验
熟悉消息队列、缓存、分布式任务、RPC/HTTP服务、微服务架构等后端常见技术体系
熟悉Linux环境下的开发、部署和问题排查，具备良好的日志分析、性能分析和故障定位能力
具备良好的工程习惯，重视代码质量、可维护性、测试覆盖和文档沉淀
有较强的责任心和沟通协作能力，能够主动发现问题并推动解决
工作职责
负责工具类、社区类等产品的服务端架构设计、核心模块开发与持续迭代
负责Golang服务端业务开发，包括但不限于用户体系、内容系统、权限系统、运营后台、数据统计等模块
负责线上服务的性能优化、问题排查、容量评估和稳定性建设
参与后端系统的技术方案设计、接口设计，保障系统的稳定性、可用性和可扩展性
参与大模型相关工程化落地，包括LLM API接入、Prompt管理、上下文构建、任务编排等
参与基础能力建设，包括缓存、队列、任务调度、日志监控、告警、限流降级、灰度发布等
优先资格
计算机、软件工程等相关专业优先
有工具类、社区类、内容类、高并发互联网产品经验优先
了解C语言者加分，能够阅读基础C代码，理解内存管理、指针、网络编程等基础概念更佳
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度平台技术积累深厚，能接触亿级流量高并发场景，技术成长迅速
- 深入大模型工程化，紧跟AI前端技术趋势，职业赛道前景广阔
- 大厂品牌背书，薪资福利有竞争力，为后续跳槽增加筹码
- 工作强度可能较大，需要应对复杂的系统问题和紧急线上故障
- 技术要求全面，需要持续学习存储、中间件、AI等多元知识
- 大厂流程和协作复杂度高，需较强的沟通能力和主动性
- 适合有2年以上Golang开发经验，热爱高并发系统和大模型技术，希望在大型平台快速成长的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从后端开发工程师起步，可成长为技术专家或系统架构师
- 参与大模型工程化，向AI工程化方向拓展，掌握LLM应用开发核心技能
- 在百度平台积累大规模高并发经验，未来可横向转型或晋升技术管理岗
- 负责工具类、社区类产品的服务端架构设计与核心模块开发，包括用户、内容、权限等系统
- 参与大模型工程化落地，如LLM API接入、Prompt管理、上下文构建、任务编排等
- 进行线上服务性能优化、问题排查、容量评估和稳定性建设
- 参与基础能力建设，如缓存、队列、监控、限流降级、灰度发布等
- 熟练掌握Golang，深入理解其并发模型、GC和调度机制
- 熟悉MySQL、Redis、Elasticsearch等存储或检索组件，具备数据库设计和性能优化能力
- 掌握消息队列、缓存、分布式任务、RPC/HTTP服务、微服务架构等后端技术
- 具备Linux环境下开发、部署和故障定位能力，熟悉日志分析
申请策略
- 了解百度产品线（如贴吧、百科等），思考如何用技术支撑业务增长
- 准备好系统设计类面试题，展示对架构演进和容灾降级的见解
- 突出Golang项目的实际产出，尤其是高并发、分布式系统的架构设计案例
- 展示性能优化和故障排查的具体过程，如某次QPS压测、问题定位等
- 如有大模型应用经验，强调LLM API集成、Prompt工程和上下文管理
- 体现数据库调优和算法基础，用数据说明优化效果
- 深入理解Go的GMP模型、GC优化和内存管理，阅读相关源码或博客
- 学习大模型开发技术栈，如LangChain、Function Call、RAG等
面试指南
- 技术原理类：先讲核心概念，再结合自己的项目经验说明应用场景，最后总结最佳实践
- 系统设计类：先梳理需求指标，再画出架构图，分模块讲解，比较候选方案并说明选型理由
- AI工程类：体现对LLM能力边界、上下文长度、Prompt调优的理解，结合具体业务场景给出落地思路
- 介绍一个你负责的高并发系统，如何做架构设计和技术选型？
- Go中channel和goroutine的底层原理是什么？如何避免并发竞争？
- 如何保证Redis缓存与数据库的一致性？有哪些方案和取舍？
- 设计一个限流组件，要支持高并发，你会怎么做？
- 大模型应用中，你如何设计Prompt管理以保障输出质量和成本控制？
职位点评
74
综合评分
大厂Golang研发，高并发+大模型双buff，薪资可观但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前沿技术、能接受一定工作强度的工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
百度作为大厂，薪资和福利在业内具备较强竞争力，能较好满足补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：18K-30K/月）
成长发展
85较高
职位涉及高并发系统和大模型工程化，技术成长空间大，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Golang、Go并发模型、MySQL、Redis、Elasticsearch、消息队列、分布式任务、RPC/HTTP、微服务、LLM、Prompt
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
职位未提远程，需在上海现场办公，互联网大厂工作强度普遍偏高，生活方式满足度一般。
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
70中等
百度作为大型互联网公司，产品影响广泛，但职位本身偏技术实现，意义感中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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