滴滴出行
资深前端工程师
资深前端工程师
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前端开发
前端开发
Ai Coding
Code Review
Css
Html
JavaScript
前端工程化
性能优化
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
头部出行平台资深前端岗，深度拥抱AI Coding前沿技术，技术成长空间大，薪资竞争力强。
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。
薪资怎么样
4万
比前端开发中位数高
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 1160 个在招 · 其中前端开发 5 个
市场机会
选择适中
北京 · 前端开发 · 43 个在招
职位详情
关于这个职位
负责滴滴企业级事业部的前端代码开发、优化与维护，提升页面性能与用户体验
熟练运用AI Coding工具辅助日常开发，探索并沉淀团队AI编程最佳实践，推动AI能力落地
与设计、后端及产品团队紧密合作，保障前端项目的高质量交付与系统稳定运行
最低要求
年以上前端开发经验，精通 HTML、CSS 和 JavaScript，熟悉常用的前端框架（如 React、Vue 等）及其生态系统
具备 Webpack 等前端构建工具的使用经验，熟悉模块化开发、打包优化等前端工程化实践
熟悉不同浏览器的兼容性问题，并能够编写兼容性良好的前端代码
具备 AI Coding 实际使用经验，熟悉主流 AI 编程工具，能通过合理的 Prompt 与上下文设计让 AI 高效产出可用代码
具备扎实的代码判断力，能够独立审查、验证和修正 AI 生成的代码，识别其中的逻辑缺陷、安全隐患与性能问题
具备持续学习的意识和能力，能够快速学习和掌握新技术（包括 AI 领域的新工具与新范式），并将其运用到实际项目中
工作职责
负责前端代码的开发、优化与维护，确保页面性能与用户体验的持续改善
熟练运用 AI Coding 工具开展日常开发，通过 AI 辅助完成代码生成、重构、单测编写与 Code Review，持续提升研发效率与交付质量
探索并沉淀团队的 AI Coding 最佳实践，包括 Prompt 编写规范、上下文管理（Context/Rules 配置）、AI 生成代码的评审标准等，推动 AI 能力在团队内落地
与设计团队合作，将设计图转化为高质量的用户界面，并提供技术支持和建议
与后端工程师、产品经理以及其他团队成员合作，确保整体项目的顺利实施和交付
负责编写高质量、可维护、可扩展的前端代码，遵循团队的代码规范与最佳实践
对 AI 生成代码进行有效审查与把关，确保其符合工程质量要求
负责前端项目的故障排查与修复，保障系统稳定运行
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI赋能研发的前沿阵地，能深度积累AI Coding实践经验，提升个人研发效能与行业竞争力
- 成熟的技术体系与平台，有利于培养规范化的工程思维与代码质量意识
- 审查和修正AI生成的代码需要极高的专注度与代码判断力，可能带来一定的心智负担
- 具备扎实前端基础，对AI辅助编程有浓厚兴趣，且具备较强代码审查与质量把控能力的资深前端开发者
缺点 / 挑战
- 依托企业级事业部的庞大业务场景，能接触到高并发、复杂业务逻辑的前端挑战，技术沉淀深厚
- 需要持续跟进AI编程工具的最新发展，学习成本较高，对快速学习和适应能力要求严格
角色解读
- 纵向可发展为前端技术专家或架构师，主导复杂业务的前端技术选型与架构设计
- 横向可向AI工程化方向转型，成为团队AI研发效能提升的核心推动者或技术管理者
- 负责前端页面的开发、性能优化与日常维护，保障系统稳定运行与用户体验
- 深度应用AI Coding工具辅助代码生成、重构与单测编写，提升研发效率
- 探索并制定团队AI编程最佳实践，审查AI生成代码，把控工程质量
- 精通HTML/CSS/JavaScript及主流前端框架（React/Vue），具备扎实的前端工程化与构建优化能力
- 熟练使用AI编程工具，具备优秀的Prompt编写与上下文管理能力
- 具备极强的代码审查与判断力，能精准识别并修正AI生成代码中的逻辑与性能缺陷
申请策略
- 提前了解企业级事业部的核心业务（如企业用车、企业支付等），在面试中展现对业务场景的理解
- 准备1-2个利用AI工具解决复杂技术难题或大幅提升交付效率的真实项目案例
- 突出5年以上前端开发经验及在复杂项目中的性能优化、工程化建设成果
- 详细列举使用AI Coding工具（如Copilot、Cursor等）提升开发效率的具体案例与数据
- 强调在Code Review、代码规范制定及AI生成代码质量把控方面的实践经验
- 深入学习主流AI编程工具的高级用法，掌握Prompt Engineering在前端开发中的最佳实践
- 强化对前端底层原理、浏览器渲染机制及复杂状态管理的理解，提升代码审查的敏锐度
面试指南
- STAR法则：针对AI工具应用，从情境、任务、行动（具体Prompt和上下文设计）、结果（效率提升数据）展开
- 结构化思维：针对代码审查，从功能正确性、性能、安全性、可维护性等多个维度结构化回答
- 请分享一个你使用AI Coding工具大幅提升开发效率或解决复杂问题的具体案例
- 在审查AI生成的前端代码时，你通常会关注哪些核心维度？如何确保其符合工程质量要求？
- 针对大型前端项目，你是如何进行Webpack打包优化和模块化设计的？
- 当AI生成的代码存在逻辑缺陷或安全隐患时，你通常的排查和修正流程是什么？
- 梳理过往项目中前端性能优化、工程化建设的核心指标与收益，做到数据化表达
- 提前体验并总结主流AI编程工具（如Cursor、GitHub Copilot）在前端开发中的优缺点及适用场景
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
作为已上市头部企业，薪资福利体系成熟，资深前端岗位薪资具备较强市场竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
90较高
岗位明确要求探索AI Coding最佳实践，处于技术前沿，能极大提升个人在AI辅助研发领域的竞争力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈HTML、CSS、JavaScript、React、Vue、Webpack、AI Coding、Prompt
成长机会探索并沉淀团队的 AI Coding 最佳实践、持续学习的意识和能力
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及工作模式与加班情况，但作为头部互联网公司的资深技术岗，工作节奏可能较快。
工作模式未明确
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
依托庞大的出行与生活服务生态，企业级业务服务于众多B端客户，具有一定的社会运转支撑价值。
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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