万兴科技
全栈开发工程师（AIGC产品方向）
全栈开发工程师（AIGC产品方向）
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
Aigc
Llm
分布式系统
微服务
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AIGC技术栈，稳定上市平台，薪资有竞争力，但办公模式和WLB未明确。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.4万
比全栈开发中位数低
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 180 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
这个职位负责AIGC产品的全栈开发，包括前后端架构设计、AI模型集成和性能优化
适合2027届应届毕业生，要求精通Golang和前端框架，有AI工程化经验
最低要求
届硕士及以上应届毕业生，计算机、软件工程、AI等相关专业，特别优秀的本科生可破格考虑
硬核编码能力：精通Golang，深入理解goroutine调度、channel通信、context超时控制等并发模型，有高并发系统实战经验
掌握至少一种前端框架（React/Vue），具备独立完成复杂页面开发与全链路联调能力
AI工程化经验：深入理解token、embedding、生成式模型等AI基础概念，有OpenAI API/Claude/Gemini/智谱/文心等主流LLM API的实际调用与工程集成经验
系统思维：熟悉分布式系统设计原则，具备PostgreSQL/MySQL数据库调优、Linux运维及Git协作流程的扎实功底
工作职责
负责AIGC产品的全栈架构设计与核心模块开发，覆盖公司AI工具产品、创作平台及API服务的前后端功能实现
构建高性能、可扩展的微服务体系，承载AI服务的请求调度、任务队列管理、数据流处理等核心链路
基于现代前端技术栈，实现AI交互界面（如文本生成、图像生成、对话式UI等）
主导前端架构设计，完成响应式布局、全局状态管理、首屏加载及运行时性能优化
负责主流AIGC模型（大语言模型、文生图模型、语音模型等）的API封装与工程集成，深度参与提示词工程、流式输出（SSE/WebSocket）、结果缓存、内容安全过滤等工程实现
参与模型调用策略优化（负载均衡、降级熔断、超时控制）
跟踪AIGC技术前沿动态，主导新模型、新工具链在业务场景中的技术选型与落地评估，推动技术迭代与工程效能提升
优先资格
在GitHub有500+ star的开源项目或个人技术博客持续输出高质量内容
熟悉LangChain、Semantic Kernel、Dify等AI编排框架，有Agent工作流开发经验
深入掌握WebSocket、Server-Sent Events等实时通信技术，有高并发推送系统实践
有Stable Diffusion/ComfyUI/语音合成（TTS）等生成式模型的部署、调优或二次开发经验
熟悉Docker/Kubernetes容器化技术，有微服务治理与服务网格实践经验
对AIGC创作工具（AI绘画、AI写作、AI视频生成）有深度使用经验并能提出产品改进方案
在ACM-ICPC、Codeforces、Kaggle等竞赛中取得优异成绩
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，直接参与AIGC热门领域，技能积累快
- 公司已上市，平台稳定，资源支持充分
- 全栈开发模式，可同时提升前后端及AI工程化能力
- AIGC技术迭代迅速，需持续学习新模型和工具链
- 应届生需快速适应生产环境，承担核心链路开发责任
缺点 / 挑战
- 高并发系统开发对性能优化和稳定性要求较高
- 适合对AIGC技术有浓厚兴趣、技术基础扎实、学习能力强且能接受一定挑战的应届毕业生
角色解读
- 从全栈开发工程师成长，可深入AIGC领域成为技术专家或架构师
- 积累AI工程化经验后，可转向技术管理或产品技术负责人角色
- 持续跟踪前沿技术，有机会参与核心AI产品研发，提升行业影响力
- 负责AIGC产品的全栈架构设计与核心模块开发，覆盖AI工具、创作平台及API服务的前后端功能
- 构建高性能微服务体系，处理AI服务请求调度、任务队列和数据流处理
- 实现AI交互界面如文本生成、图像生成等，并优化前端性能和用户体验
- 集成主流AIGC模型的API，参与提示词工程、流式输出、内容安全过滤等工程实现
- 跟踪AIGC技术前沿，主导技术选型与落地评估，推动迭代与效能提升
- 精通Golang并发模型，有高并发系统实战经验
- 掌握React/Vue前端框架，能独立开发复杂页面并完成联调
- 理解AI基础概念，有LLM API调用与工程集成经验
- 熟悉分布式系统设计，具备数据库调优、Linux运维等扎实功底
申请策略
- 研究万兴科技的AIGC产品线，了解业务场景和技术栈
- 准备技术面试时，多练习系统设计、算法和Golang并发相关问题
- 重点突出Golang并发项目、高并发系统实战经验
- 展示AI工程化相关项目或开源贡献，如LLM API调用、AIGC工具开发
- 强调系统设计能力，包括分布式架构、数据库调优案例
- 列出前端框架使用经历及性能优化成果
- 深入学习AIGC模型原理及主流API（如OpenAI、Claude）的工程集成
- 提升分布式系统设计与微服务治理能力，熟悉Docker/Kubernetes
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经历和贡献
- 结合JD中的职责点，从系统思维角度回答技术设计问题
- 展示对技术细节的深入理解，如Golang并发模型、API调优策略
- 强调学习能力和对前沿技术的热情，举例说明自主探索经验
- 请描述一个你用Golang开发的高并发项目，如何保证性能和稳定性？
- 如何设计一个AIGC产品的全栈架构，包括前后端和AI服务集成？
- 谈谈你对LLM API工程集成的理解，有哪些挑战和优化策略？
- 如何优化AI交互界面的前端性能，如首屏加载和运行时响应？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位提供有竞争力的薪资和稳定平台，适合追求经济回报和职业稳定性的求职者。
薪资信号偏高 (1.8千–3万/月)
成长发展
85较高
技术栈前沿，涉及AIGC热门领域，有较好的技能成长和晋升空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Golang、React、Vue、AI、LLM、微服务、Docker、Kubernetes
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作模式未明确提及，可能需现场办公，工作生活平衡情况未知。
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
AIGC是高速增长的新兴领域，具有创新性，但社会影响力相对一般。
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
Watch Jobs