微软
Principal Software Engineer
Principal Software Engineer
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
本科
软件工程
Data Analytics
AI/ML
Javascript
AI 估算 · 70k–110k
北京微软首席软件工程师，顶级技术职级，薪资市场顶尖
职位详情
关于这个职位
这是一个微软Edge浏览器增长团队的高级软件工程师职位，主要负责设计、开发和维护用于用户增长实验、数据洞察和反馈循环的可扩展系统
你将与数据科学家、产品经理紧密合作，利用AI驱动的能力（如智能实验框架和个性化系统）来优化用户体验，加速产品决策，并最终提升Edge在全球超过十亿用户中的获取、参与和留存
最低要求
Required Qualifications: Bachelor's Degree in Computer Science or related technical field AND 6+ years technical engineering experience with coding in languages including, but not limited to, C, C++, C#, Java, JavaScript, or Python OR equivalent experience. Solid understanding of experimentation frameworks and data analytics.
工作职责
Responsibilities Design, develop, and maintain scalable systems for growth experimentation, feedback loops, and data-driven insights. Build reusable components and architecture to support long-term sustainability and rapid iteration. Collaborate with Data Science teams to operationalize AI-first engineering solutions, including advanced AI solution powered insights and personalization systems. Implement intelligent experimentation frameworks to optimize user journeys and product features. Work closely with PMs, Data Scientists, and other engineers in mission-based crews to deliver milestones aligned with growth objectives. Ramp up quickly across different areas of the Edge codebase, embracing flexibility and breadth of expertise. Develop and refine KPIs dashboards, churn analysis systems, and attribution models to measure success and guide decisions. Ensure high-quality telemetry and experimentation infrastructure for global scale.
优先资格
Preferred Qualifications: Master's Degree in Computer Science or related technical field AND 8+ years technical engineering experience with coding in languages including, but not limited to, C, C++, C#, Java, JavaScript, or Python OR Bachelor's Degree in Computer Science or related technical field AND 12+ years technical engineering experience with coding in languages including, but not limited to, C, C++, C#, Java, JavaScript, or Python OR equivalent experience. Experience with distributed systems, data pipelines, and cloud services (Azure). Familiarity with AI/ML concepts and tools (Copilot, Spark, Kafka). Ability to work in fast-paced, mission-driven environments with cross-functional teams. Excellent communication skills and a growth mindset.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在微软这样的全球科技巨头工作，能接触到十亿级用户的产品、顶尖的技术栈和丰富的内部资源，职业背书强
- 技术前沿性：工作核心涉及AI驱动增长、智能实验和大规模数据系统，处于行业技术应用的前沿，技能积累价值高
- 业务影响力：直接负责核心产品（Edge浏览器）的用户增长和留存，工作成果能直接影响数亿用户的体验和公司关键业务指标
- 团队与文化：与顶尖的数据科学家、产品经理合作，在强调成长心态、创新和包容的文化中工作，个人成长环境优越
- 技术复杂度高：需要构建和维护支撑全球十亿级用户的实验与数据系统，对系统的高可用性、可扩展性和性能有极高要求
- 竞争激烈：作为微软的高级技术岗位，候选人通常需要具备顶尖的技术实力、丰富的项目经验和出色的软技能，求职门槛很高
- 适合具备扎实软件工程和系统设计功底，对数据驱动决策、AI应用和产品增长有强烈兴趣，并渴望在顶尖平台解决复杂技术难题的高级工程师
缺点 / 挑战
- 跨领域协作要求高：需要深度理解数据科学、产品需求和工程技术，并在快节奏的跨职能团队中高效沟通和交付，对综合能力挑战大
角色解读
- 技术专家路径：可深耕于大规模系统架构、AI工程化或数据平台领域，成为团队或公司的技术领军人物（Principal/Staff Engineer）
- 技术管理路径：积累足够的项目领导和跨团队协作经验后，可转向技术经理或工程总监，负责团队管理和技术战略规划
- 产品/业务导向路径：深入理解增长实验和用户行为数据后，可向产品经理或数据科学方向拓展，更直接地影响产品决策和业务方向
- 设计并构建支撑Edge浏览器用户增长实验、数据分析和反馈循环的可扩展后端系统
- 与数据科学家合作，将AI/ML模型（如个性化推荐系统）工程化落地，并开发智能实验框架来优化产品功能
- 开发和维护用于衡量增长效果的关键仪表盘、流失分析系统和归因模型，确保高质量的全球遥测基础设施
- 在跨职能团队中快速适应Edge代码库的不同领域，交付与增长目标对齐的里程碑
- 扎实的软件工程能力，精通C++/C#/Python/JavaScript等至少一门语言，并具备6年以上相关经验
- 深入理解A/B测试等实验框架和数据分析方法论，能够构建数据驱动的决策系统
- 熟悉分布式系统、数据管道和云服务（特别是Azure），有处理大规模系统和高并发场景的经验
- 具备优秀的沟通协作能力和成长型思维，能在快节奏、目标驱动的跨职能团队中高效工作
申请策略
- 申请前深入研究微软Edge浏览器的产品特性、市场地位和近期的增长举措，在申请材料或面试中展现出你对业务背景的深刻理解
- 仔细阅读职位描述中关于公司文化（成长心态、包容性）和混合办公政策的描述，在沟通中体现出与公司价值观的契合度
- 重点突出与“大规模系统设计”、“实验框架(A/B测试)”、“数据管道/分析”和“AI/ML工程化”相关的项目经验，用具体数据和成果量化影响
- 详细描述在跨职能团队（特别是与数据科学家、产品经理合作）中领导或深度参与复杂项目交付的经历，体现协作和沟通能力
- 清晰列出对Azure云服务、分布式计算框架（如Spark/Kafka）和至少一门核心编程语言（C++/C#/Python）的熟练掌握程度和实践经验
- 如果有开源项目贡献、技术博客、专利或相关领域的技术演讲经历，务必在简历中展示，以证明技术热情和影响力
- 如果对微软技术栈（如Azure, .NET/C#）或Edge浏览器底层技术不熟悉，可以提前通过官方文档、在线课程或小型项目进行学习和实践
- 深化对现代实验科学（如因果推断、统计显著性）和增长方法论的理解，可以阅读相关书籍或研究行业领先公司的实践案例
面试指南
- 对于技术问题（系统设计、故障排查），采用结构化回答：先澄清需求和约束，再提出高层架构，然后深入关键组件（如数据流、存储、计算、容错），最后讨论权衡（如一致性 vs 可用性）
- 对于行为与合作问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织答案，重点突出你的具体行动、所克服的困难以及可量化的成果，并反思学习
- 对于方案设计类问题（如实验设计），展示你的系统性思维：从定义目标和假设开始，到设计实验组/对照组、确定样本量和指标，再到实施、监控和分析结果，最后给出行动建议
- 请描述你设计过的最复杂的可扩展系统，特别是如何处理高并发和数据一致性？
- 你如何设计和评估一个A/B测试实验来验证某个产品功能对用户留存的影响？请 walk through 你的思考过程
- 请分享一个你将数据科学或AI模型成功工程化并集成到生产系统的具体案例，遇到了哪些挑战？
- 在之前的项目中，你是如何与数据科学家或产品经理协作来解决一个技术难题或达成业务目标的？
- 如果系统监控显示某个关键实验的流量突然出现异常，你的排查思路是什么？
职位点评
Watch Jobs