华晨汽车
Engineer(全栈工程师)
Engineer(全栈工程师)
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
Ai代理
Llm
Rag
全栈开发
向量搜索
微服务架构
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
技术栈全面且前沿的全栈岗，成长性突出，但工作地点与模式需现场确认，WLB预期需谨慎。
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
比全栈开发中位数高
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 · 16 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一家大型汽车企业的全栈工程师岗位，负责从设计到上线的模块完整生命周期开发
您将利用LLM等AI技术提升开发效率，独立交付包含前端、后端和数据层的全栈解决方案，并推动DevOps实践与测试策略优化
同时需要参与前沿AI功能开发，保障系统稳定，并可能指导初级工程师
最低要求
教育背景：信息技术、计算机科学或相关专业学士学位
工作经验：
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
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
技能与能力：
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
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
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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿且全面，能深入实践AI工程化，同时巩固全栈与DevOps能力
- 项目职责重、独立性强，能获得从设计到运维的完整端到端经验
- 身处大型企业，可能接触复杂的业务场景和系统，利于积累大型项目经验
- 需要同时掌握AI、全栈、DevOps、运维等多领域知识，技术深度和广度要求高
- 在大型组织中推动技术实践和变更，可能需要较强的跨部门协作和影响力
- 适合拥有4-6年全栈开发经验，积极拥抱AI技术变革，并希望在工业场景中深度实践新技术、对系统完整性和稳定性有追求的工程师
缺点 / 挑战
- 负责生产系统的稳定性保障和故障响应，可能面临较大的工作压力和突发性工作
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI与全栈技术，成为特定领域的架构师或技术专家
- 技术管理路线：凭借指导经验和项目交付能力，转向技术团队负责人或经理
- 结合汽车行业知识，可向车联网、智能座舱、自动驾驶数据平台等交叉领域发展
- 负责汽车相关业务模块的全栈开发与运维，覆盖前端到数据层
- 将前沿的AI技术（如LLM、智能助手）融入开发流程和产品功能中
- 设计系统架构、制定测试策略，并推动自动化部署和运维可靠性
- 作为技术骨干，可能需要指导初级工程师并推动团队工程实践提升
- 扎实的全栈开发能力，精通Java/Spring Boot后端与现代前端框架
- 深入的AI工程化实践能力，熟悉LLM、RAG、智能体等概念并能落地
- 强大的DevOps与系统运维能力，熟练使用容器化、CI/CD和监控工具
- 优秀的系统设计与问题排查能力，能在生产环境中保障稳定性和性能
申请策略
- 仔细研究华晨汽车的业务重点和数字化转型方向，在面试中展现你的技术如何与其业务结合
- 准备一个能体现你端到端能力、故障解决能力和AI应用思维的复杂项目案例，用于深入讨论
- 突出使用AI工具（如Copilot, ChatGPT）提效的实际项目案例和量化成果
- 重点描述独立负责从设计到上线的模块开发经验，体现全栈交付能力
- 强调在生产系统运维、故障排查、性能优化以及推动DevOps实践方面的具体职责和成绩
- 如有，提及指导初级工程师、制定技术规范或主导技术选型等领导力体现
- 系统梳理LLM、RAG、AI Agent等概念，并构思在实际业务场景中的应用方案
- 复习分布式系统、云原生（Kubernetes、微服务）核心知识，准备系统设计问题
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰地讲述项目经历，突出你的技术决策、独立性和最终影响
- 对于AI应用问题，从场景分析、数据准备、模型选择、工程化集成、效果评估等多个维度展开思考，展现系统性思维
- 对于运维和稳定性问题，强调你的排查方法论（如日志分析、链路追踪）、对根因的深挖以及推动的系统性改进措施
- 请介绍一个你独立负责的、从设计到上线的复杂模块，你在其中承担了哪些关键决策？
- 如果让你为一个核心业务模块设计AI驱动的功能（如智能客服、故障预测），你会如何考虑技术选型和实现路径？
- 请描述一次生产环境出现的复杂故障，你是如何排查、定位并最终解决的？后续做了哪些改进？
- 你如何平衡快速交付与代码质量、系统稳定性之间的关系？
- 你如何看待将AI工具应用于日常开发流程？你有哪些实践经验或思考？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值65
薪资福利
75中等
作为已上市大型企业的全栈岗位，薪资具有市场竞争力，且能提供标准的大型企业福利保障。
薪资信号市场水准 (2.5千–3.5万/月)
成长发展
90较高
该岗位技术要求覆盖AI、全栈、DevOps等多个前沿领域，且强调创新实践和工程效能提升，提供极佳的技术成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI代理、RAG、微服务架构、Docker、Kubernetes、CI/CD
成长机会指导初级工程师
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及办公模式和工作时间安排，但岗位职责包含保障生产稳定和事件响应，可能存在一定的不可预测性工作压力。
工作模式未明确
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
身处汽车行业数字化转型与AI应用的浪潮中，参与开发提升效率的工具和前沿功能，具有一定的产业价值感。
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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