中国平安
后端开发工程师（全栈开发岗）
后端开发工程师（全栈开发岗）
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
Ai Coding
Mybatis
Spring Cloud
全栈开发
微服务架构
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
大型金融集团技术岗，全栈+AI工程化要求高，技术成长性强，工作模式和WLB信息需确认。
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
3.3万
与全栈开发中位数基本持平
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 13020 个在招 · 其中全栈开发 2 个
市场机会
选择适中
深圳 · 全栈开发 · 26 个在招
职位详情
关于这个职位
这是中国平安数字化转型相关的技术岗位，负责多个核心平台（如数字韧性管理平台、运维风险管控平台）的全栈开发与技术架构工作
该职位要求具备扎实的后端开发能力，熟悉微服务架构，并且需要将AI编程工具深度融入日常开发全流程，是技术驱动与AI应用相结合的岗位
最低要求
大学本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业（高等优先）
年以上开发工作经验，具备全栈开发能力，熟悉主流前后端技术栈和系统架构设计
有微服务开发经验，熟练使用springboot、springcloud、mybatis等技术框架
熟悉数据库调优，熟悉常用数据库mysql，mongodb，redis，熟悉kafka中间件，了解docker，k8s等
熟练使用AI Coding工具，能将AI融入编码、排障、Review和测试等全环节
具备驾驭AI能力，含输出质量判断、上下文约束引导，漏洞和风险识别等场景
工作职责
全栈开发：负责数字韧性管理平台、运维风险管控平台、基础资源监控平台的技术方案设计、开发、优化，含前端、后端、Skills
研发高并发、高可靠、拓展性强的服务端系统，满足复杂业务场景的需求
负责现有平台持续优化和创新，主导技术架构升级和智能化转型
使用AI Coding工具并融入日常开发流程，覆盖前后端需求开发联调、性能优化和测试等全场景
优先资格
有AI Agent相关技术或框架，如Dify、Coze、LangChain、AgentScope、RAG等建设经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈现代且全面，能同时锻炼前后端、架构和AI工程化能力，成长天花板高
- 项目涉及数字韧性、运维风控等核心业务领域，技术成果能直接赋能业务，成就感强
- 身处大型集团内部，有丰富的技术资源和跨团队协作机会，能接触复杂的企业级系统
- 作为集团内部平台开发，可能需要面对和理解一定的业务复杂性，对业务理解能力有要求
- 在大型组织内推动技术架构升级和创新，可能需要较强的跨部门沟通与协调能力
- 适合具备扎实全栈开发基础、对架构设计有追求，并对AI如何赋能软件开发抱有浓厚兴趣和探索精神的3年以上经验工程师
- 希望在大型企业内部平台深耕技术并实现智能化转型的候选人尤为适合
缺点 / 挑战
- 需要持续跟进AI技术的快速发展，并将其有效落地到传统开发流程中，学习压力持续存在
角色解读
- 技术专家路线：深耕全栈与云原生技术，成为解决复杂系统问题的架构师或技术专家
- 技术管理路线：带领团队负责更大型平台或产品线的技术规划与实施，向技术经理发展
- AI+工程融合路线：专注于将前沿AI技术（如Agent）与企业级系统深度结合，成为该领域的引领者
- 负责多个核心业务平台的全栈开发，包括前端界面、后端服务和技能封装
- 设计并实现高并发、高可靠的服务端架构，以支持复杂的金融业务场景
- 主导现有技术平台的架构升级、优化与智能化转型，提升系统性能与可维护性
- 将AI编程工具深度整合到开发全流程中，以提高编码、调试和测试的效率与质量
- 全栈开发能力：熟练掌握前后端主流技术栈（如Spring Boot, Spring Cloud, Vue/React等）
- 后端架构设计：具备微服务架构设计与实施经验，熟悉容器化（Docker, K8s）技术
- 数据层技术：精通MySQL等关系型数据库调优，并熟悉MongoDB、Redis等NoSQL及缓存中间件
- AI工程化实践：能熟练使用AI Coding工具，并具备将其融入软件工程全环节的能力和经验
申请策略
- 仔细研究中国平安的科技战略和数字化转型动态，在面试中展现你对业务和技术方向的思考
- 准备一个能体现你全栈思维、解决复杂技术问题能力以及AI工程化实践的深度项目案例
- 关注金融科技领域的技术趋势，特别是关于系统稳定性、风险控制和智能化相关的议题
- 突出完整的全栈项目经历，清晰描述自己负责的前后端模块、技术选型及取得的性能/效果
- 量化展示在微服务架构改造、高并发系统设计或数据库优化方面的具体成果
- 着重描述使用AI工具（如GitHub Copilot、Cursor等）提升开发效率的实践案例和思考
- 如有AI Agent相关实践或研究，即使非商业项目，也可作为亮点突出
- 系统复习微服务全家桶（Spring Cloud）及云原生（Docker/K8s）的原理与最佳实践
面试指南
- 回答项目问题时，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你的技术决策和影响力
- 对于AI工具使用问题，描述具体场景（如复杂逻辑编写、Debug、代码Review），说明工具如何帮助你，以及你如何验证其输出质量
- 技术设计问题需展现系统性思维：从需求分析、技术选型、架构分层到监控运维，分点阐述核心考量
- 请介绍一个你主导的全栈项目，从技术选型、架构设计到最终实现的完整过程
- 你如何将AI编程工具融入你的日常开发工作？请举例说明在哪个环节使用以及效果如何
- 在设计高并发系统时，你会考虑哪些关键技术点？请结合具体场景说明
- 如果让你负责一个老旧平台的架构升级，你会如何规划和推进？
- 对于AI Agent技术在企业级平台中的应用，你有什么样的设想或经验？
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
65中等
职位薪资为面议，未提供明确数字，但作为大型集团的技术岗位，通常具有市场竞争力的薪酬体系。福利信息在JD中未披露，不确定性较高。
薪资信号面议 (2.5千–4万/月)
成长发展
85较高
岗位要求掌握前沿的全栈、微服务及AI工程化技能，主导技术架构升级和智能化转型，为技术成长提供了明确的方向和实践平台，发展性动机满足程度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Coding、AI Agent、Dify、LangChain、Spring Cloud、Docker、Kubernetes
成长机会主导技术架构升级和智能化转型
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD中未提及任何工作模式（如远程、弹性办公）或WLB相关信息。工作地点明确为深圳市，需现场办公，通勤和办公灵活性需与HR确认。
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
该职位服务于大型金融集团的数字化转型，涉及提升运营韧性与风控能力，具有一定的业务价值和社会意义。行业属于金融科技，处于数字化变革中，创新性较高。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号数字化转型、智能化转型
创新程度积极采用新技术
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