科大讯飞
AI 全栈工程师前服务端Java方向/前端方向(J12999)
AI 全栈工程师前服务端Java方向/前端方向(J12999)
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
合肥市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Ai Agent
Ai Coding
CI/CD
Claude Code
JavaScript
Mcp
Rag
Openai Api
AI 估算 · 18k–30k
科大讯飞上市大厂，合肥中高级全栈工程师薪资在1.8-3万区间，年终奖通常2-4个月，兼顾AI技术含量与行业竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位是科大讯飞的AI全栈工程师，主要使用AI Coding工具（如Claude Code、Codex）进行前后端开发，涵盖需求拆解、代码生成、重构、测试与文档编写
同时参与AI辅助研发流程的探索与落地，推动团队效率与代码质量提升
适合熟悉前端或后端技术栈、对AI工具应用有热情且具备实际项目经验的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、通信、电子信息、人工智能等相关专业
熟练掌握JavaScript/TypeScript，熟悉React或Vue，具备前端工程化、组件化开发、接口联调和性能优化经验
或者本科及以上学历，计算机相关专业，Java服务端开发经验，有人工智能、音视频处理类经验者优先
熟练使用一种或多种AI Coding工具，并有实际项目开发经验
熟悉前端工程化、组件化、模块化、状态管理、接口联调、浏览器渲染机制和常见性能优化方法
熟悉Git、代码规范、单元测试、接口调试、CI/CD或常见开发流程，能够借助AI工具高效完成开发、调试和交付
对AI生成内容有判断能力，不盲目依赖工具，能够识别代码缺陷、逻辑漏洞和潜在风险
工作职责
熟练使用Claude Code、Codex等AI Coding工具进行日常开发，包括需求拆解、代码生成、代码重构、测试用例生成、Bug修复和技术文档编写
参与公司业务系统、AI应用、内部工具或平台产品的前端研发工作，独立完成模块设计、编码、调试和上线交付
结合业务需求，探索并沉淀AI辅助前端研发流程，提高团队研发效率和代码质量
对AI生成代码进行评估、优化和审查，确保代码具备良好的可读性、可维护性、安全性和稳定性
参与技术方案设计、代码评审、性能优化、前端工程化建设和自动化测试实践
跟踪AI Coding、智能体开发、代码生成、自动化测试等方向的新工具和新实践，并推动在团队内落地
优先资格
有AI Agent、RAG、OpenAI API、MCP或大模型应用前端开发经验者优先
有全栈、DevOps、研发效能工具建设经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性：深度使用AI编码工具，能够接触并实践最新的AI辅助开发技术，提升个人竞争力
- 平台优势：科大讯飞是AI领域头部企业，技术积累深厚，能参与大型业务系统与AI应用开发
- 技能复合：同时锻炼前后端与AI能力，拓宽技术栈，增加职业弹性
- 跨栈能力要求：职位希望兼顾前后端或某一端深入，同时熟悉AI工具，技能广度与深度并重
- 适合对AI编程工具充满热情、具备较强学习能力与代码审查敏感度的中高级全栈工程师，尤其适合希望站在AI+软件开发前沿的求职者
缺点 / 挑战
- 工具依赖性风险：需要保持对AI生成代码的判断力，避免过度依赖导致基础能力退化
- 快速迭代压力：AI Coding工具更新频繁，需要持续学习与适应，对学习能力要求较高
角色解读
- 技术纵深发展：深耕AI辅助开发领域，成为企业级AI编码工具与流程的专家
- 跨领域融合：结合AI Agent、大模型应用等方向，转型为全栈AI应用架构师
- 管理方向：积累项目经验后，可担任技术小组负责人或AI研发效能团队的管理者
- 使用AI编码工具（如Claude Code、Codex）辅助完成日常开发任务，包括代码生成、重构、测试用例编写等
- 参与公司业务系统、AI应用或内部工具的前后端开发，独立负责模块设计到交付的全流程
- 探索并优化AI辅助研发流程，提升团队效率，同时评估和审查AI生成代码的质量
- 跟踪AI Coding前沿工具与实践，推动新技术在团队内落地
- 扎实的前端功底：熟练掌握JavaScript/TypeScript，熟悉React或Vue，具备组件化、工程化与性能优化能力
- AI Coding工具使用经验：熟练运用至少一种AI编程助手，并有实际项目中的集成经验
- 工程化与协作能力：熟悉Git、CI/CD、单元测试、代码评审等标准开发流程
- 对AI生成内容的判断力：能识别代码缺陷、逻辑漏洞与潜在风险，避免盲目依赖工具
申请策略
- 关注科大讯飞的AI业务方向：了解其在教育、医疗、语音等领域的AI产品，面试中可结合业务场景讨论AI辅助开发的价值
- 准备一个使用AI工具完成开发的案例：展示从需求拆解到代码生成、测试、上线的完整流程，体现工程化思维
- 突出AI Coding工具的实际项目经验：明确列出使用的工具（如Claude Code、Codex）、使用场景与效果
- 展示前后端技术深度：前端强调React/Vue工程化、性能优化实例
- 后端（若申请后端方向）展示Java服务端经验与AI相关项目
- 体现代码质量意识：描述参与代码评审、单元测试、CI/CD流程的经历，以及对AI生成代码的审查方法
- 熟悉主流AI Coding工具：提前试用Claude Code、Codex、GitHub Copilot等，并在个人项目中实践
- 补充AI应用知识：学习AI Agent、RAG、OpenAI API等，了解大模型在前端中的应用方式
面试指南
- STAR法则：描述情景、任务、行动、结果，突出具体细节与效果
- 技术+判断力：既展示技术实现，也体现对AI工具局限性的认识与应对策略
- 工程化思维：将AI工具融入标准开发流程，强调代码质量、可维护性和团队协作
- 请分享一个你使用AI Coding工具（如Codex或Claude Code）完成项目的具体例子，过程中遇到了哪些问题？如何解决的？
- 如何评估AI生成的代码质量？你会从哪些维度进行审查？
- 描述一下你对前端工程化的理解，以及如何借助AI工具提升工程化效率？
- 如果你发现AI生成的代码有性能隐患，你会如何优化？请举例说明
- 谈谈你对RAG和AI Agent的理解，在前端开发中如何应用这些技术？
职位点评
70
综合评分
AI大厂前沿技术栈、薪资竞争力强、WLB一般，成长性突出。
更适合这类人
该职位最适合追求技术前沿与快速成长、愿意投入时间学习AI工具的开发者，对于看重工作生活平衡的求职者可能需要权衡。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活45
使命价值70
薪资福利
75中等
科大讯飞为上市大厂，合肥薪资具有区域竞争力，福利包括五险一金、年终奖等，但JD未明确列出具体福利，薪资属于市场水准偏高。
薪资信号偏高 (18K-30K/月)
成长发展
90较高
职位深度涉及AI辅助开发、大模型应用等前沿技术，具备极强的技能成长性；虽然JD未明确提及晋升通道，但公司内部培训与项目历练机会丰富。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Coding、Claude Code、Codex、React、Vue、JavaScript、TypeScript、AI Agent、RAG、OpenAI API、MCP
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
工作地点为合肥，需现场办公，JD未提及弹性工时或远程政策；AI领域快速迭代可能带来一定工作强度。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI行业处于高速增长赛道，科大讯飞在智能语音与AI应用领域具有社会影响力，但JD未强调使命感或社会价值。
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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