苹果
Full-Stack AI Engineer
Full-Stack AI Engineer
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
LLM
GenAI
Full-Stack
AI 估算 · 25k–45k
大厂AI全栈岗位，技术栈前沿，薪资竞争力强，月薪预计25k-45k。
职位详情
关于这个职位
这是一个在苹果中国渠道销售DMP团队的AI全栈工程师职位
你将负责设计并开发全栈和AI驱动的解决方案，与业务方直接沟通，主导项目从设计到上线的完整生命周期
技术栈涵盖Python、TypeScript、React/Vue以及大语言模型集成，适合有3年以上经验、热爱技术并追求业务影响力的工程师
最低要求
年以上专业全栈开发经验，包含集成大语言模型或构建智能应用的实践经验
精通现代编程语言和框架（如Python、TypeScript、Node.js、React或Vue）
有GenAI集成实践经验，包括提示工程、使用标准AI API以及编排框架（如LangChain、LlamaIndex）
扎实的软件工程基础，涵盖系统架构设计、性能调优、调试和部署
有领域驱动设计（DDD）实践经验：能够分析业务领域、定义限界上下文并在实际项目中应用战术/战略模式
工作职责
与利益相关者互动，识别业务机会，明确技术需求，并将其转化为可扩展的全栈和AI驱动解决方案，利用领域驱动设计（DDD）使技术实现与业务领域对齐
设计和开发健壮的API、微服务和AI代理架构，确保语言模型、核心后端逻辑和响应式前端界面之间的无缝集成
使用现代全栈技术（如Python、TypeScript、Node.js、React/Vue）实现端到端解决方案，并进行全面的单元、集成和性能测试
从头开始定义技术架构，包括向量数据库、提示编排、缓存策略和健壮的服务编排
评估和原型新技术、LLM集成模式和基础设施解决方案，为新兴需求交付生产级系统
优化应用性能，特别关注降低LLM响应延迟、确保系统稳定性以及在高并发下保持高可用性
应用测试驱动开发（TDD）和行为驱动开发（BDD）构建可靠基础设施，确保代码质量，维护系统可靠性
快速学习并采用新框架（如代理工作流、云服务、消息队列），开发概念验证解决方案并推动技术创新
优先资格
扎实的数据库系统知识，涵盖关系型（MySQL/PostgreSQL）、非关系型（MongoDB/Redis）和向量数据库（如Milvus、Pinecone）
有使用GenAI开发自定义编码代理、内部开发工具或自动化工作流的经验
有云基础设施、容器化（Docker）、编排（Kubernetes）和CI/CD流水线构建背景
深入理解Web安全最佳实践（如认证、授权），并了解安全数据处理方法
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 苹果品牌加持，简历含金量高，职业跳板价值大
- 直接接触核心业务，工作成果对财务影响大，成就感强
- 技术栈前沿（AI+全栈），个人技能成长迅速
- 团队氛围开放，鼓励创新和自主性
- 要求独立性强，需要在模糊方向中快速产出，适合自驱力强的人
- 技术更新快，需要持续学习LLM、云原生等新框架
- 适合3年以上经验、热爱全栈开发且对AI应用落地有浓厚兴趣的工程师，尤其喜欢自主决策、与业务直接对接的人
缺点 / 挑战
- 北京工作，可能需要较高的工作强度和对结果负责的压力
角色解读
- 在苹果大中华区渠道销售团队中，可向技术专家或架构师方向发展，深入AI应用领域
- 积累业务洞察，未来可转向技术管理（Tech Lead）或产品管理岗位
- 通过接触前沿AI技术和苹果内部生态，具备极高的行业竞争力
- 与业务方沟通，将业务需求转化为技术方案，主导项目从设计到上线
- 设计并开发全栈应用，集成大语言模型（LLM）构建AI驱动功能
- 定义系统架构，包括API、微服务、向量数据库和提示编排
- 优化性能，确保系统在高并发下的稳定性和低延迟
- 扎实的全栈开发能力，精通Python、TypeScript、Node.js、React或Vue
- 深入理解大语言模型集成，熟悉LangChain、提示工程等
- 掌握领域驱动设计（DDD），能够分析业务域并应用战术模式
- 具备系统架构设计、性能调优和部署经验
申请策略
- 在简历和面试中强调你能独立推动项目，从设计到交付全权负责
- 了解苹果的产品和渠道销售业务，思考AI如何提升业务效率
- 突出全栈项目经验，特别是包含LLM或AI集成的项目，展示端到端交付能力
- 强调使用DDD进行系统设计的案例，体现架构思维
- 列出掌握的技术栈如Python、React、Docker、Kubernetes等
- 展示与业务方合作的成果，体现沟通和业务理解能力
- 提前熟悉LangChain、LlamaIndex等AI编排框架，动手做一个集成LLM的小项目
- 巩固DDD理论，阅读相关书籍或博客，准备一个DDD应用案例
面试指南
- 对于技术问题，建议使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出技术选型和权衡
- 对于架构设计问题，先明确需求，再给出多种方案对比，最后推荐一种并说明理由
- 对于软技能问题，强调跨团队协作和结果导向，用具体数据支撑
- 请描述一个你使用LLM集成的项目，遇到了哪些挑战，如何解决的？
- 你如何理解领域驱动设计？请举例你在项目中如何应用
- 设计一个支持高并发的AI Agent系统架构，你会如何选型？
- 如何优化LLM的响应延迟？请列出具体策略
- 你如何与业务方沟通技术方案？请讲一个成功案例
职位点评
71
综合评分
大厂AI全栈岗，前沿技术栈，高成长性，但工作强度可能较大。
更适合这类人
最适合追求技术成长和前沿应用的求职者，愿意在职业早期接受挑战以换取快速提升。
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50
使命价值70
薪资福利
75中等
苹果作为大厂，薪资竞争力强，但JD未明确具体福利，补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
职位技术栈前沿，涉及AI、全栈、云原生，强烈促进技能成长，发展性动机高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、TypeScript、React、Vue、LLM、LangChain、Docker、Kubernetes、DDD
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
北京现场办公，JD未提及弹性或WLB，可能工作强度较大，生活化动机满足有限。
工作模式仅现场办公
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
苹果品牌影响力大，但对社会价值贡献不直接，有一定意义感，但非核心驱动。
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
Watch Jobs