出门问问
AI全栈工程师
AI全栈工程师
发布于 3 个月前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公软件工程
软件工程
Go
JavaScript
Llm
Next.Js
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
AI 全栈岗位，前沿技术栈，成长空间大，薪资面议但市场水准，灵活办公
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
3万
比软件工程中位数低
发布情况
长期在招 · 78 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
12 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 软件工程 · 约 1740 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建新一代 AI Coding 平台，你将与产品、算法、设计团队协作，设计并实现 Web IDE、AI 代码生成引擎、实时协作等核心功能
作为全栈工程师，你需要同时掌握前后端技术，并集成大语言模型 API，让 AI 成为开发者的超级助手
这是一个技术挑战大、贴近前沿 AI 应用的岗位
最低要求
精通 JavaScript/TypeScript 及现代前端框架（React / Next.js / Vue 等）
熟悉 Node.js / Python / Go 等后端技术栈及常用框架（Express、FastAPI、NestJS 等）
掌握数据库（MySQL / PostgreSQL / MongoDB）设计与优化
有云端部署与 CI/CD 经验（Docker、Kubernetes、Vercel、AWS、阿里云等）
对 AI 编程、Prompt 工程、模型调用有实践经验
良好的问题分析与快速交付能力，能在迭代中快速落地想法
工作职责
参与 AI 编程平台的前后端架构设计与核心模块开发
集成大语言模型（OpenAI、Claude、Gemini 等）及私有化模型 API，支持 Prompt 工程与上下文管理
设计并实现在线代码编辑器、实时预览、调试器等 Web IDE 功能
构建高性能 API 服务，支持流式响应（SSE / WebSocket）
与算法工程师协作，优化 AI 生成代码的可执行性与安全性
编写高质量、可维护的代码，并利用 AI 辅助进行测试与文档生成
优先资格
有 Web IDE、在线协作平台、代码生成工具的研发经验
熟悉 LSP（Language Server Protocol）、Tree-sitter 等代码解析技术
有 AI Agent、自动化开发工具的设计与实现经验
对前端交互细节与开发者体验有追求
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与前沿 AI 编程平台研发，技术成长快，行业前景广阔
- 接触多种大模型与私有化部署方案，积累稀缺的 AI 工程经验
- 公司已上市，平台稳定，提供全套 AI 辅助开发工具授权，提升工作效率
- 灵活办公与扁平团队，工作氛围开放，能快速落地想法
- 技术栈要求全面，前端、后端、AI、云原生均需掌握，学习曲线陡峭
- AI 生成代码质量与安全需持续优化，可能面临较大的技术不确定性
- 作为明星赛道，行业人才竞争激烈，需持续学习跟进最新进展
缺点 / 挑战
- 适合技术全面、热爱 AI 编程、渴望挑战前沿产品开发的工程师，尤其适合期望在 AI 工程化方向深耕的求职者
角色解读
- 深耕 AI 编程平台领域，成为生成式 AI 工程专家，主导核心模块或架构升级
- 横向拓展至 AI Agent、DevOps 工具链等方向，成长为技术负责人或架构师
- 积累全栈+AI 交叉经验，向技术总监或产品技术合伙人方向发展
- 设计并开发 AI Coding 平台的前后端架构，包括代码编辑器、实时预览等核心模块
- 集成大语言模型 API（如 OpenAI、Claude），实现 Prompt 工程与上下文管理
- 构建高性能后端服务，支持流式响应（SSE/WebSocket），并与算法团队协作优化 AI 生成代码质量
- 利用 AI 辅助进行测试与文档生成，提升开发效率
- 精通前端框架（React/Next.js/Vue）及 TypeScript，能构建复杂的交互界面
- 掌握至少一门后端语言（Node.js/Python/Go）及相关框架，能开发稳定 API
- 具备数据库设计与优化经验（MySQL/PostgreSQL/MongoDB），熟悉云原生部署（Docker/K8s）
- 有 LLM 调用和 Prompt 工程实践，了解 AI 编程工具的原理与优化方法
申请策略
- 关注出门问问在 AI 编程平台的具体产品方向，在面试中展现对 AI 工具化趋势的独到见解
- 准备一个完整的全栈+AI 演示项目，展示从需求到部署的工程能力
- 突出全栈项目经验，尤其是包含 AI 集成的 Web 应用，如聊天机器人、代码生成工具等
- 强调前后端技术栈的深度，列出使用过的框架、数据库、部署工具及具体成果
- 如有 LLM 或 Prompt 工程相关项目，详细描述实现方式与优化效果
- 展示对开发者体验的追求，如参与开源工具、编写技术博客等
- 补充 LSP、Tree-sitter 等代码解析技术，可尝试构建简易代码补全工具
- 熟悉至少一个大模型 API 的调用与微调方案，实践 Prompt 优化技巧
面试指南
- STAR 法：描述项目背景、任务、行动与结果，突出技术挑战与量化成果
- 对比法：针对技术选型问题，列举多个方案并比较优劣，展示决策能力
- 分层法：对于系统设计问题，从总览到细节，先描述整体架构，再深入关键组件
- 请描述你参与过的全栈项目架构，并说明如何集成 AI 模型
- 如何设计一个支持流式响应的 API 服务？请从技术选型与优化角度回答
- Prompt 工程中如何管理上下文窗口？有哪些策略保证生成结果的质量？
- 在线代码编辑器的实时协作如何实现？如何处理冲突？
- 如果你需要优化 AI 生成代码的安全性，你会怎么做？
职位点评
薪资福利70
成长发展88
工作生活75
使命价值80
薪资福利
70中等
薪资面议但公司已上市，全栈+AI 岗位薪资通常较高，福利包括 AI 工具授权，但未明确具体福利，综合来看补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号面议 (2–4万/月)
福利待遇全套 AI 辅助开发工具授权
成长发展
88较高
直接参与前沿 AI 平台研发，技术栈新且全面，有大量学习成长机会，但未明确晋升通道，发展性动机满足程度较高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Prompt Engineering、Web IDE、SSE、WebSocket、Docker、Kubernetes
业务类型profit_center
工作生活
75中等
明确灵活办公，但未提及具体远程天数，地点覆盖北京、南京、苏州，未明确 WLB 政策，整体生活化动机满足程度中等。
工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡灵活办公
使命价值
80较高
AI 编程平台属于高速增长赛道，直接提升开发者效率，社会价值较高，但未见明确使命感表述，意义感动机满足程度良好。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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