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后端开发工程师
后端开发工程师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai Agent
CI/CD
Rag
Spring Cloud
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
技术栈前沿、侧重AI大模型工程化落地与全栈研发，发展成长空间大，但WLB情况未明确。
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
2.3万
比后端开发中位数低
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 240 个在招 · 其中后端开发 3 个
市场机会
选择面较广
北京 · 后端开发 · 约 380 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责用友YonCSS客户成功平台及AI应用的全栈研发，涵盖需求分析、架构设计到上线运营的全流程
你需要参与AI Agent、RAG等大模型应用的设计与落地，并结合Java后端与前端框架完成业务开发
同时，需利用AI编程工具提升研发效能，保障系统的高并发性能与稳定性
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业
年及以上软件开发经验
具备优秀实战成果者可适当放宽学历或年限
以 Java 为主要后端技术栈，熟悉 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis 等常用框架，理解 RESTful API、分布式系统和常用设计模式
掌握 Python 或 Go 加分
熟悉 Vue 或 React 至少一种前端框架，能独立完成中等复杂度 Web 功能的前后端设计、开发和联调
熟悉 MySQL 或 PostgreSQL 的数据建模、SQL 编写与性能调优
熟悉 Redis、消息队列或搜索引擎中的一项或多项
有大模型应用开发经验，至少参与过一个 Agent、RAG、工具调用或 AI 工作流项目
理解上下文管理、效果评测、幻觉控制、安全与成本等基本问题
熟练使用 Claude Code、Codex、Cursor、Qoder 等 AI 编程工具完成需求分析、编码、重构、测试和调试，能校验 AI 产出并对最终代码负责
具备良好的工程化能力，熟悉 Git、Linux、Docker、自动化测试和 CI/CD，具备生产问题定位与质量意识
逻辑清晰，能与业务、产品和技术人员高效协作
有主人翁意识，愿意对从需求到上线运营的完整结果负责
工作职责
负责 YonCSS 客户成功平台及 AI 应用的全栈研发，端到端完成需求澄清、方案设计、开发测试、发布上线和运营反馈
参与 AI Agent、RAG、Skill 和 AI 工作流的设计与落地，完成模型接入、上下文工程、工具调用、效果评测和持续优化
与业务和产品人员协作，识别真实问题，快速完成 MVP 验证，并基于用户反馈和数据持续迭代
建设可复用的工程骨架、接口契约、自动化测试、CI/CD 和可观测能力，对代码质量、安全性和可维护性负责
参与系统性能优化、生产问题排查和稳定性建设，解决高并发、大数据量或复杂集成场景中的工程问题
通过代码评审、技术分享和复盘，沉淀通用组件、最佳实践和团队知识资产
优先资格
有 MCP、多 Agent协作、向量数据库、企业知识库、AI 平台或开源项目实战经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，深度结合大模型应用（Agent、RAG）与AI编程工具，紧跟行业技术趋势
- 业务场景丰富，涉及客户成功平台的全栈研发，能锻炼端到端的产品交付与工程化能力
- 平台规模大，有机会解决高并发、大数据量等复杂工程问题，提升系统架构设计能力
- 适合具备扎实Java基础、对AI大模型应用有浓厚兴趣，且希望在全栈开发与AI工程化方向深耕的中高级开发者
缺点 / 挑战
- 要求全栈能力且需掌握大模型应用开发，技术广度与深度要求较高，学习压力较大
- 需要快速完成MVP验证并持续迭代，对业务理解能力和响应速度有较高要求
角色解读
- 从全栈研发工程师向AI应用架构师或技术专家方向发展，深入大模型工程化落地
- 积累复杂系统性能优化与高并发处理经验，未来可转型为系统架构师或技术团队负责人
- 负责用友YonCSS客户成功平台及AI应用的全栈研发，涵盖从需求分析到上线运营的全流程
- 参与AI Agent、RAG等大模型应用的设计与落地，进行模型接入、上下文工程及效果评测
- 利用AI编程工具提升研发效能，并负责系统性能优化、高并发处理及稳定性建设
- 扎实的Java后端开发能力，熟悉Spring Boot/Cloud等主流框架及分布式系统设计
- 具备大模型应用开发经验，理解Agent、RAG、工具调用及幻觉控制等核心概念
- 掌握至少一种前端框架（Vue/React），能独立完成前后端联调，并熟练使用AI编程工具
申请策略
- 了解用友YonCSS客户成功平台的产品定位与业务逻辑，在面试中展现对B端SaaS业务的理解
- 准备AI编程工具的使用心得，展示如何利用AI工具进行代码重构、测试和调试，体现对研发效能的关注
- 突出Java后端开发经验及Spring Cloud等微服务架构的实战成果，展示高并发或复杂系统优化案例
- 详细列举大模型应用开发经验，如Agent、RAG项目，说明在上下文管理、幻觉控制等方面的具体贡献
- 强调熟练使用Cursor、Claude Code等AI编程工具提升研发效能的实际案例，以及全栈开发（Vue/React）能力
- 深入学习大模型应用开发框架（如LangChain）及向量数据库，补充MCP或多Agent协作相关知识
- 提升前端框架（Vue或React）的实战能力，确保能独立完成中等复杂度Web功能的前后端联调
面试指南
- STAR法则：针对项目经验问题，按照情境、任务、行动、结果的框架，突出个人贡献和量化成果
- 技术深度+业务价值：在回答技术问题时，不仅说明技术实现细节，还要强调该技术如何解决业务痛点或提升系统指标
- 请分享一个你参与过的AI Agent或RAG项目，你是如何解决幻觉控制或上下文管理问题的？
- 在Java后端开发中，你是如何进行系统性能优化和解决高并发问题的？请举例说明
- 你平时如何使用Cursor或Claude Code等AI编程工具？它们如何改变了你的开发工作流？
- 如果业务方提出一个需求，你如何快速完成MVP验证并基于反馈进行迭代？
- 复习Java核心基础、Spring Cloud微服务架构及MySQL/Redis性能调优方案
- 梳理大模型应用开发的核心概念（如RAG原理、Agent工作流），并准备1-2个深度参与的项目案例
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
JD未明确提及具体薪资与额外福利，但基于岗位对大模型及全栈能力的高要求，预计薪资具备市场竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–2.8万/月）
成长发展
85较高
岗位深度结合大模型应用与AI编程工具，技术栈前沿，能显著提升在AI工程化与全栈开发领域的核心竞争力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Spring Boot、Spring Cloud、Vue、React、MySQL、Redis、AI Agent、RAG、Claude Code、Cursor、Docker、CI/CD
成长机会技术分享、复盘、沉淀通用组件、最佳实践、团队知识资产
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及办公模式与WLB相关信息，无法准确评估工作生活平衡情况。
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
参与企业级SaaS客户成功平台及AI应用研发，推动传统企业软件的智能化转型，具有一定的行业价值。
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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