华晨汽车
Engineer(全栈工程师)
Engineer(全栈工程师)
发布于 2 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
Ai工具
Llm
全栈开发
微服务架构
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
技术成长性强、行业结合度高的全栈AI工程岗，薪资市场水准，WLB需确认。
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
2.5万
比全栈开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
8 个在招
市场机会
选择适中
南京 · 全栈开发 · 12 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个位于江苏省南京市的汽车制造企业全栈工程师岗位，核心是运用AI技术赋能工程开发
你需要独立负责模块的全生命周期，并运用LLM等AI工具提升开发效率与质量，同时保障生产系统的稳定运行
最低要求
信息技术、计算机科学或相关专业学士学位
-6年专业软件工程经验，有生产系统运维责任经历
在前端、后端和数据层独立交付模块的成功案例
生产系统支持经验，包括故障排查和性能优化
DevOps实践经验，熟悉自动化部署和环境管理
深入熟悉LLM、提示工程和AI代理架构
擅长将需求转化为技术规格和执行计划
扎实的全栈能力，有模块级交付经验
精通Java、Spring Boot和微服务架构
先进的前端开发技能，熟悉现代框架
深入理解分布式系统原理和设计模式
熟悉数据库和缓存技术，包括MySQL、PostgreSQL和Redis
精通API设计、数据流架构和集成模式
强大的测试策略设计能力，倡导左移质量实践
熟练使用Linux、Docker、Kubernetes和现代CI/CD平台
工作职责
全权负责中等复杂度模块的完整生命周期，从设计到生产发布，对质量、时效和业务影响承担全部责任
运用LLM和智能助手等AI技术大幅提升开发效率，同时保持严格的质量标准
将业务需求转化为结构清晰的技术规格，明确验收标准和可执行的实施方案
独立交付全栈解决方案，在既定架构模式下整合前端体验、后端服务和数据层
推动DevOps卓越实践，管理发布流程、改进部署自动化并提升跨环境系统可靠性
设计全面的测试策略，运用AI工具最大化测试覆盖率并在早期发现边界问题
参与前沿AI功能开发，包括LLM集成、智能检索系统和基于代理的工作流
保障生产稳定性，主导事件响应、排查复杂问题并推动根因分析与修复
构建可复用的工程资产，包括验证框架、开发模板和最佳实践指南，提升团队能力
指导初级工程师并与跨职能团队协作，在复杂项目中交付卓越成果
优先资格
有指导他人或领导技术项目的经验者优先
在工程工作流中应用AI工具的实践经验优先
了解向量搜索、RAG模式和AI工作流编排基础
理解云基础设施、可观测性工具和安全实践
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿：职位明确要求运用LLM、AI Agent等新兴技术，能接触并实践前沿技术
- 职责全面：覆盖开发、运维、测试、架构、指导等多个维度，技术视野和能力成长空间大
- 行业结合：身处汽车产业数字化转型浪潮，能将先进软件工程能力应用于实体产业升级
- 技术复杂度高：需同时精通全栈开发、AI工程、DevOps和生产保障，对综合能力要求极高
- 行业知识壁垒：汽车制造行业有其独特的业务逻辑和流程，需要时间学习和适应
- 适合具备4年以上全栈开发经验，对AI工程化有浓厚兴趣和实践，追求技术深度与广度结合，且希望将技术能力应用于实体经济转型升级的工程师
缺点 / 挑战
- 端到端责任感：对模块的全生命周期负责，意味着需要承担从需求到上线的完整质量与稳定性压力
角色解读
- 技术专家路线：可深入AI工程与架构设计，成为特定领域的架构师或技术专家
- 技术管理路线：凭借指导经验和跨职能协作能力，有机会晋升为Tech Lead或工程经理
- 业务结合路线：深耕汽车行业的数字化、智能化场景，成为连接技术与汽车业务的关键角色
- 作为全栈工程师，你将独立负责从设计到部署的中等复杂度模块开发，对业务结果负责
- 你需要将AI技术（如LLM、Agent）深度融入开发流程，以提升编码效率与代码质量
- 你的工作不仅限于编码，还包括推动DevOps实践、设计测试策略以及保障生产环境的稳定性
- 必须具备扎实的Java后端（Spring Boot、微服务）与现代前端开发能力，能独立交付全栈方案
- 需要深入理解并实践AI工程化，包括LLM应用、Prompt Engineering及AI Agent架构
- 必须熟练掌握Linux、Docker、Kubernetes等DevOps工具链，具备生产环境问题排查与系统优化能力
申请策略
- 研究华晨汽车的产品线和数字化转型战略，在面试中展示你对汽车行业与技术结合的理解
- 准备好讲述你如何推动代码质量、测试左移或DevOps实践的具体故事，而不仅仅是罗列技能
- 重点突出使用AI工具（如Copilot、LLM API）提升开发效率的实际项目案例和数据
- 详细描述独立负责并成功上线的全栈项目，说明你在其中承担的技术决策和架构角色
- 强调在DevOps、生产系统稳定性保障方面的具体经验，如故障排查、性能优化案例
- 系统学习LLM应用开发与AI Agent框架，可准备一个小型原型项目
- 回顾并整理微服务架构、分布式系统设计方面的知识体系
- 梳理DevOps全流程知识，特别是CI/CD流水线设计和Kubernetes集群管理实践
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述过往项目，突出你的个人贡献和技术决策
- 回答技术问题时，先阐述核心原则或方法论，再结合具体技术点和实例进行说明
- 对于开放性设计问题，从需求理解、技术选型、架构设计、质量保障、运维部署等多个维度展开思考
- 请描述一个你独立负责的全栈模块，你是如何从设计到部署，最终保障其生产稳定性的？
- 你如何在实际的开发工作中应用LLM或AI工具来提升效率？请举例说明
- 当遇到一个复杂的线上性能问题时，你的排查思路和解决步骤是什么？
- 如果让你为一个新的业务模块设计技术方案和测试策略，你会考虑哪些方面？
- 复盘过去负责过的项目，准备好能体现你技术深度和广度的关键案例，特别是涉及AI、DevOps或稳定性的
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活55
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资范围符合市场水准，公司为已上市跨国企业，通常具备规范的薪酬福利体系。但JD未明确提及具体福利和薪资竞争力。
薪资信号市场水准 (1.8千–3.2万/月)
成长发展
85较高
该职位要求并专注于AI工程化、全栈能力与DevOps实践，技术栈前沿，职责涵盖模块全生命周期，对技能深度和广度的成长促进作用强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、Spring Boot、Kubernetes、DevOps
成长机会指导初级工程师
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未明确提及办公模式、工作时间或WLB政策。保障生产稳定性和主导事件响应等职责暗示工作可能有较强的责任性和响应要求。
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
75中等
岗位参与汽车企业的智能化、数字化转型，将前沿软件与AI技术应用于实体制造业，具有明确的行业升级和社会价值感。
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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