米哈游
AI网关开发工程师
AI网关开发工程师
发布于 大约 9 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
学历未注明
软件工程
Ai/Llm
Api Gateway
Sse/Websocket
Http/Grpc
Kong/Apisix/Envoy
AI 估算 · 30k–50k
米哈游为头部游戏公司，AI网关涉及高性能架构，薪资竞争力强；3-5年经验Golang工程师在上海月薪约30-50K，年终丰厚。
职位详情
关于这个职位
该职位是米哈游自研AI网关平台AthenAI的核心开发岗位，负责构建全公司AI调用的统一管理基础设施
你将参与高并发网关的设计与开发，对接主流大模型API，并涉及性能优化、数据库架构等关键任务，适合有Golang经验、对AI基础设施感兴趣的后端工程师
最低要求
年以上后端开发经验，熟练掌握 Golang，具备扎实的编程基础和工程化能力
熟悉 HTTP/gRPC 协议，理解反向代理、网关、负载均衡等基础架构概念
熟悉 MySQL、Redis，具备数据模型设计与查询优化能力
了解 SSE/WebSocket 等长连接与流式传输机制
具备良好的工程习惯，关注代码质量、可维护性与系统稳定性
有良好的问题定位与独立解决问题的能力，能推动功能从设计到上线的完整闭环
工作职责
参与 AthenAI 网关核心模块的设计与开发，包括请求路由、负载均衡、流量控制、鉴权限流、流式代理（SSE/Streaming）等能力建设
对接 主流大模型平台等多供应商 API，完成统一协议封装与适配
参与 Token 用量统计、配额管理、计费核算等治理能力的开发，支撑公司级 AI 使用规范落地
参与网关高并发场景下的性能优化，包括延迟优化、连接池管理、缓存策略等
参与数据库架构设计与优化，保障核心业务数据的稳定性与可扩展性
配合线上问题排查与系统运维，保障平台高可用运行
优先资格
有 API Gateway / 网关中间件开发经验（Kong、APISIX、Envoy 等）
有 AI/LLM API 接入或 AI 平台相关开发经验
熟悉 Docker、Kubernetes 等容器化部署与运维
了解分布式系统设计，有高并发系统开发经验
熟练使用 AI 编程工具，能将 AI Coding 融入日常研发流程
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 米哈游为行业头部公司，技术氛围浓厚，平台稳定，薪酬福利优厚
- 接触前沿AI技术，积累大规模高并发系统经验，职业竞争力强
- 团队自研平台，技术自主度高，能深入参与架构设计
- 需要处理高并发和性能优化，工作强度可能较大
- AI技术迭代快，需要持续学习跟进最新模型和协议
- 网关作为基础设施，对系统稳定性和故障排查要求极高
缺点 / 挑战
- AI网关是公司AI战略的核心基础设施，技术挑战大，成长空间高
- 适合有强烈技术热情、擅长后端开发且对AI基础设施感兴趣的工程师，喜欢挑战高并发和系统设计
角色解读
- 在AI基础设施方向深耕，成为网关架构师或AI平台技术专家
- 可向全栈方向扩展，掌握更多AI模型部署与优化技能
- 在米哈游内部有广阔的技术发展空间，可参与更多核心AI项目
- 设计并开发AI网关核心模块，如请求路由、负载均衡、流量控制等，支撑公司级AI调用
- 对接主流大模型API（如GPT、Claude等），实现统一协议封装与适配
- 参与高并发场景下的性能优化，包括延迟优化、连接池管理、缓存策略等
- 配合线上问题排查与系统运维，保障平台高可用运行
- 熟练掌握Golang，3年以上后端开发经验，具备扎实的编程和工程化能力
- 深入理解HTTP/gRPC协议及反向代理、网关、负载均衡等架构概念
- 熟悉MySQL、Redis，具备数据建模与查询优化能力
- 了解SSE/WebSocket等长连接与流式传输机制，有高并发系统经验优先
申请策略
- 米哈游注重技术深度和工程素养，面试前准备系统设计题目
- 了解米哈游AI业务方向（如虚拟世界、智能NPC）有助于展示契合度
- 突出Golang项目经验，尤其是网关、代理、中间件相关经历
- 强调高并发、性能优化、系统稳定性方面的实际案例
- 如有AI API接入或LLM相关项目，务必重点描述
- 展示对分布式系统、容器化（Docker/K8s）的掌握
- 如果还不熟悉Kong、APISIX等网关中间件，可以提前学习并动手实践
- 补充AI/LLM API调用的实际经验，了解主流模型特性
面试指南
- 对于系统设计题，采用“需求分析→概要设计→详细设计→权衡优化”的结构，明确功能非功能需求
- 对于性能优化题，从“问题定义→工具定位→瓶颈分析→改进方案→效果验证”展开
- 对于故障排查题，结合监控日志、链路追踪、压测复现等方法，展示系统性思维
- 如何设计一个高性能的API网关？请从路由、负载均衡、限流等方面阐述
- 假设需要对接多个大模型API，如何设计统一的协议适配层？
- 在高并发场景下，如何优化Golang服务的延迟和资源消耗？
- 请解释SSE与WebSocket的区别，以及在网关中如何处理流式数据？
- 如果网关出现大量超时，如何快速定位问题？
职位点评
77
综合评分
米哈游AI网关岗，高薪、前沿技术、强成长，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
该职位最适合追求技术成长和行业前沿的求职者，愿意在高压下快速提升，对WLB要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
米哈游薪酬在游戏行业领先，福利完善（如年终奖、五险一金、免费三餐等），稳定性高，补偿性动机满足较好。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
该岗位涉及AI基础设施前沿技术，高并发、分布式系统挑战大，团队自研平台，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Golang、gRPC、SSE、WebSocket、Kong、APISIX、Envoy、Docker、Kubernetes、AI/LLM
业务类型profit_center
工作生活
50较低
未明确提及远程或弹性工作，游戏公司通常加班较多，WLB一般。
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
AI网关支撑公司AI战略，推动游戏与AI融合，具有一定行业影响力，但直接社会价值感中等。
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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