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百度地图-后端研发工程师（J106728）
百度地图-后端研发工程师（J106728）
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后端开发
后端开发
Ai编程助手
Go
Llm
Prompt工程
Rag
分布式系统
高并发
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
AI技术驱动型后端岗，成长空间广阔，技术栈前沿，适配抗压进取型人才
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
4.0万
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 1380 个在招 · 其中后端开发 36 个
市场机会
选择面较广
北京 · 后端开发 · 约 450 个在招
职位详情
关于这个职位
负责百度地图C端与B端核心产品的后端功能迭代，探索大模型与智能推荐等AI能力的业务落地
构建高效数据处理流水线，利用AI辅助工具与架构优化手段提升系统性能、稳定性及整体研发效能
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业，2 年以上开发经验
精通 Go/C++ 等至少一种开发语言，掌握 MySQL、Redis 及相关数据库技术
对数据结构、算法设计、系统架构设计有较深刻理解，具备良好的代码风格和架构能力
具备良好的问题分析、定位能力和逻辑思维能力
积极主动、认真负责，善于学习，简单可依赖，具备良好的团队合作精神
熟练使用 AI 编程助手进行高效开发，并能辨别和把控 AI 生成代码的质量与风险
工作职责
负责百度地图生活服务 C 端/B 端产品功能迭代升级，并探索 AI 能力(大模型/Agent/智能推荐等)在产品中的落地与体验升级
负责相关数据处理类研发工作，构建高质量、高效率的数据处理与数据流水线，为业务策略和 AI 应用提供数据支撑
参与分析优化业务现有复杂系统问题，通过技术和架构改进(含AI 辅助的工程提效、智能化运维/排障)提升系统功能、性能与稳定性
善用 AI 编程工具与 AI 工作流提升研发效能，推动团队研发范式向AI原生方向演进
因岗位赋予的其他相关工作内容
优先资格
了解大模型(LLM)基本原理与应用范式，有 Prompt 工程、RAG、Agent/工作流编排或大模型应用落地经验者优先
具备"人机协作"意识：善于拆解问题、清晰表达需求，把 AI 作为放大器而非简单替代，持续提升个人与团队产出
对新技术保持敏感和好奇心，具备快速学习和应用 AI 新工具、新方法的能力
有大型互联网公司相关经验者
有数据流式处理(如 Flink/Kafka 等)经验者
有大模型/AIGC/推荐搜索等 AI 相关项目落地经验者
有高并发、高可用分布式系统设计与优化经验者
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度接触前沿AI技术栈，个人技术视野与工程能力成长迅速
- 大厂规范体系完善，履历背书与资源支持强
- 业务迭代节奏快，需同时兼顾传统后端开发与AI新范式探索，学习曲线陡峭
- 高并发分布式系统维护对稳定性要求极高，线上故障排查与压测责任重
- 适合具备扎实后端基础、对AI工程化落地有浓厚兴趣，且能适应快节奏技术迭代、具备较强自驱力的开发者
缺点 / 挑战
- 依托百度地图海量用户场景，技术挑战性与业务价值双高
角色解读
- 可向资深后端架构师或AI工程专家纵深发展
- 亦可横向拓展至大模型应用落地、数据平台架构或技术管理岗位，具备较强的职业延展性
- 负责百度地图C端与B端核心功能的后端开发与日常迭代
- 构建和维护高吞吐数据处理流水线，支撑上层业务策略与AI应用调用
- 利用AI辅助工具与架构优化手段，持续保障系统高可用性与研发效能
- 扎实的Go/C++编程功底与主流关系型/缓存数据库使用能力
- 深入理解数据结构、算法与分布式系统架构设计
- 熟练运用AI编程助手，并掌握LLM应用开发范式(Prompt工程/RAG/Agent编排)
申请策略
- 提前调研百度地图最新业务动态，准备1-2个将AI能力融入实际业务场景的思考方案，面试中着重展现“人机协作”思维与工程落地能力
- 突出Go/C++实战项目经验，重点展示高并发/分布式系统设计案例
- 详细列出AI编程工具使用心得及LLM应用落地成果，量化提效数据
- 强化Flink/Kafka等流式处理框架知识
- 系统学习Prompt工程、RAG架构设计及Agent工作流编排实践，补齐AI应用层短板
面试指南
- 采用STAR法则阐述项目背景、技术选型依据、具体行动与最终量化结果
- 针对AI相关问题，强调从需求拆解、提示词调优、人工Code Review到自动化测试的全流程管控思路
- 请分享一个你主导的高并发或分布式系统优化案例，遇到的最大难点是什么？
- 如何设计一套基于RAG的企业级AI问答系统？如何解决幻觉与数据时效性问题？
- 在使用AI编程助手生成代码后，你如何进行质量把控与风险规避？
- 复习底层数据结构、网络协议与存储引擎原理
- 梳理过往项目中AI辅助开发的实际效果数据
- 准备关于系统容灾降级、数据一致性保障及技术债治理的深度论述
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活55
使命价值70
薪资福利
75中等
薪酬待遇符合一线城市核心技术岗位市场标准，配套福利体系健全，但研发交付压力可能影响部分休息权益。
薪资信号市场水准 (3.0千–5.0万/月)
成长发展
90较高
岗位深度融合大模型与AI原生研发范式，技术栈前沿，内部技术氛围浓厚，技能成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Go、C++、LLM、RAG、Agent、Flink、Kafka
业务类型profit_center
工作生活
55较低
岗位未明确标注弹性工时或双休政策，业务迭代与AI落地任务通常伴随一定交付压力，工作生活平衡度取决于团队具体安排。
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
70中等
致力于通过AI技术赋能千万级出行与生活服务平台，改善用户服务体验，具有明确的技术普惠与社会实用价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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