华晨汽车
Engineer_Full Stack
Engineer_Full Stack
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代理
Llm
Rag
前端开发
微服务
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
上市车企核心研发岗，技术栈前沿（全栈+LLM），成长空间大，但需承担生产稳定性责任，WLB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
2.8万
比全栈开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
22 个在招 · 其中全栈开发 9 个
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
该职位负责中等复杂度模块的完整生命周期，从设计到生产发布，独立交付全栈解决方案
你需要运用LLM等AI技术提升开发效率，参与前沿AI功能开发，并推动DevOps实践以保障生产稳定性
此外，还需构建可复用工程资产并指导初级工程师
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
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，涵盖全栈开发与当前热门的LLM/AI代理技术，有助于保持技术竞争力
- 依托上市巨头企业的平台，能够接触大规模生产系统和复杂的业务场景，积累高价值项目经验
- 职责覆盖软件生命周期全链路及DevOps实践，有助于培养全局架构思维和工程化能力
- 具备扎实全栈基础，对AI大模型应用有浓厚兴趣，且能在高复杂度项目中独当一面的中高级研发工程师
缺点 / 挑战
- 对技术广度与深度要求较高，需同时兼顾前后端、数据层、AI应用及底层运维，学习压力较大
- 需对生产系统质量和时效承担全部责任，并主导事件响应，可能面临一定的线上稳定性压力
角色解读
- 技术深度上，可向AI工程化、大模型应用架构师或全栈技术专家方向发展
- 管理路径上，凭借指导初级工程师和跨团队协作经验，可逐步向技术Leader或研发经理转型
- 负责中等复杂度模块的完整生命周期，从需求分析、设计到生产发布，独立交付全栈解决方案
- 运用LLM、智能助手等AI技术提升开发效率，并参与LLM集成、智能检索等前沿AI功能的开发
- 推动DevOps实践，管理发布流程与部署自动化，保障生产系统稳定性并指导初级工程师
- 扎实的全栈开发能力，精通Java、Spring Boot、微服务架构以及现代前端框架
- 深入理解分布式系统、数据库（MySQL/PostgreSQL/Redis）及API设计，熟悉Docker、K8s等容器化与CI/CD工具
- 熟悉LLM、提示工程、AI代理架构及RAG模式，能够将AI工具应用于工程工作流以提升效率
申请策略
- 了解华晨汽车在智能化、数字化转型方面的业务布局，思考全栈与AI技术如何赋能汽车行业的实际场景
- 突出全栈项目经验，明确展示在前端、后端及数据层独立交付模块的具体成果与业务价值
- 重点描述在工程工作流中应用AI工具（如LLM、智能助手）提升开发效率或测试覆盖率的实际案例
- 展示DevOps实践经验，包括CI/CD流水线建设、容器化部署及生产环境故障排查与性能优化的经历
- 深入学习LLM应用开发、RAG模式及AI代理工作流编排，掌握如何将大模型能力落地到实际业务中
- 巩固分布式系统设计、微服务架构及Kubernetes高级特性，提升复杂系统的架构设计与调优能力
面试指南
- STAR法则：针对项目经验问题，按照情境、任务、行动、结果的逻辑清晰阐述，突出个人贡献与业务收益
- 技术深度剖析：针对架构或故障排查问题，从底层原理出发，结合具体工具（如K8s、Spring Boot）说明解决思路
- 请分享一个你独立交付的全栈模块案例，你是如何整合前端、后端和数据层的？
- 在实际开发中，你是如何运用LLM或AI工具来提升开发效率或测试覆盖率的？
- 当生产环境出现复杂故障时，你的排查思路和根因分析流程是怎样的？
- 在微服务架构下，你是如何设计API和处理分布式数据流的？
- 复习Java并发、Spring Boot核心原理、微服务治理及MySQL/Redis高级特性，准备底层技术问答
- 了解当前主流的大模型应用架构（如LangChain、RAG），准备1-2个AI赋能研发效能的思考或实践案例
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
上市巨头企业提供具有市场竞争力的薪资与福利体系，4-6年经验的全栈及AI技术栈在南京地区属于中高收入水平。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及LLM、AI代理等前沿技术，且要求推动DevOps和全栈交付，技术成长空间广阔，有利于向AI工程化或架构师方向发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI代理、Java、Spring Boot、微服务、Docker、Kubernetes、RAG、CI/CD
成长机会指导初级工程师、构建可复用的工程资产
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与加班情况，但需对生产系统稳定性负责并主导事件响应，可能存在一定的On-call或突发故障处理压力。
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
传统汽车巨头积极拥抱AI与数字化转型，将前沿AI技术应用于工程与业务，具有一定的行业创新意义。
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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