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AI全栈工程师
AI全栈工程师
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
Asr
CI/CD
Llm
Vllm
AI 估算 · 25k–40k
AI全栈工程师技能稀缺，深圳薪资较高，硕士学历加持，但经验仅2年，综合市场水平估算。
职位详情
关于这个职位
作为AI全栈工程师，你将负责大模型服务的全生命周期管理，包括技术选型、性能优化和高可用部署，同时优化语音服务架构并建设研发效能平台
这是一份技术深度与广度兼具的岗位，适合希望在AI基础设施和全栈开发领域深耕的工程师
最低要求
硕士及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业，2年及以上相关工作经验
编程能力：精通 Golang、Python 或 Java 中至少一门后端语言，具备扎实的数据结构与算法基础
熟悉 Vue 等前端框架，具备全栈开发能力者极佳
AI 辅助开发：熟练使用 OpenCode 等 AI Agent 工具辅助编码，能够利用智能工具提升开发效率与代码质量
大模型经验：深入理解 LLM 推理原理，有 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等主流推理框架的部署与调优实战经验
云原生技术：精通 Docker、Kubernetes 容器化编排与部署，熟悉云原生技术栈，有高并发、高可用系统架构设计经验
DevOps/MLOps：熟悉 CI/CD 流程，有研发运营一体化平台（内部工具）建设经验，熟悉 Prometheus、Grafana 等监控告警体系
综合素质：具备良好的技术视野和架构思维，对新技术敏感，能有效推动技术落地并解决复杂工程问题
工作职责
LLM 全栈基础设施建设：主导大模型服务的全生命周期管理，包括技术选型、性能调优（vLLM/SGLang）、高可用部署及版本发布
集成并部署统一的 AI Gateway，实现流量管控、路由分发及输入输出（I/O）安全治理
语音服务架构优化：负责 ASR/TTS 等语音服务的架构设计与性能优化，提升推理效率与并发处理能力
研发效能平台建设：设计并研发研发流程管理工具链，涵盖架构评审自动化、版本管控、灰度发布、全链路监控与智能告警，推动研发流程的标准化与自动化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与前沿AI基础设施建设，技术含金量高
- 平安作为大型金融科技集团，平台资源丰富，稳定性强
- 全栈职责能锻炼全方位技术能力，职业发展空间大
- 岗位要求技术栈广泛，对学习能力和快速适应能力要求高
- 大模型领域迭代快，需要持续跟进新技术
- 大型企业内部流程可能较复杂，需要较强的跨团队协作能力
缺点 / 挑战
- 适合技术扎实、热爱AI基础设施、愿意深耕全栈并接受挑战的工程师
角色解读
- 技术方向：可向AI基础设施架构师、大模型平台技术专家发展
- 管理方向：积累系统架构和团队协作经验后，可晋升为技术负责人或团队Leader
- 领域拓展：可横向扩展至AI产品、AI中台等综合技术管理岗位
- 主导大模型服务的全生命周期，包括技术选型、性能调优（vLLM/SGLang）和高可用部署
- 优化语音服务（ASR/TTS）架构，提升推理效率和并发能力
- 建设研发效能平台，实现自动化评审、版本管控、灰度发布和智能告警
- 精通至少一门后端语言（Golang/Python/Java），具备全栈开发能力更佳
- 深入理解LLM推理原理，有主流推理框架部署调优经验
- 熟练使用Docker、Kubernetes等云原生技术，具备高并发系统设计经验
申请策略
- 面试前了解平安在AI领域的布局（如金融大模型应用），展现业务理解
- 准备一个完整的全栈或AI基础设施项目案例，详细说明技术选型和优化过程
- 突出LLM相关项目经验，特别是推理框架部署和调优的实际案例
- 强调云原生和DevOps技能，如Kubernetes集群管理和CI/CD流水线搭建
- 展示全栈开发能力，包括后端和前端项目（Vue等）
- 如果缺乏vLLM或SGLang经验，可以通过开源社区或实践项目快速补足
- 加强AI Agent工具（如OpenCode）的使用熟练度
- 深入学习监控系统（Prometheus/Grafana）和日志治理方案
面试指南
- 对于技术实现类问题，采用“背景-方案-效果”框架：先说明场景，再讲述技术选型和具体实现，最后用数据展示优化效果
- 对于架构设计类问题，采用“需求分析-关键设计-权衡取舍”框架：先明确非功能需求，再分析架构组件和决策点，说明为什么这么设计
- 请描述你使用vLLM或SGLang进行大模型部署和调优的经验
- 如何设计一个高可用的AI Gateway？需要考虑哪些因素？
- 在Kubernetes集群中，如何实现大模型服务的自动扩缩容？
- 你如何优化ASR/TTS服务的推理延迟？
- 复习LLM推理优化原理（如KV Cache、FlashAttention），熟悉vLLM和SGLang的配置参数
- 准备1-2个Kubernetes集群运维或CI/CD流水线项目案例，能够讲出技术细节和优化点
职位点评
67
综合评分
大厂AI基础设施全栈岗，前沿技术栈，成长空间大，但办公地点固定且WLB未知。
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
适合追求技术成长和发展性机会的求职者，对薪资和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65
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
65中等
薪资面议，但结合平安上市大厂背景和AI岗位稀缺性，薪资应有竞争力，但未明确数目，故补偿性动机满足程度中等。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展
85较高
岗位涉及前沿AI技术（LLM推理、云原生），能接触核心基础设施，成长空间大，但JD未明确提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Kubernetes、Docker
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，深圳科技园周边，未提及弹性或远程，可能有一定加班文化（大厂普遍），WLB信号不足。
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
60中等
金融科技领域稳定，但岗位偏技术基础设施，直接社会价值不明显，行业增长稳健。
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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