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【急招岗位】AI端到端全栈工程师 - iOS/Andr/后端/前端
【急招岗位】AI端到端全栈工程师 - iOS/Andr/后端/前端
发布于 大约 18 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
分布式系统
RAG
后端
iOS
LLM
高并发
Ai编程工具
AI 估算 · 35k–65k
高级AI全栈工程师，一线互联网大厂，北京上海，薪资竞争力强，市场普遍在35k-65k之间。
职位详情
关于这个职位
这是小红书创新孵化团队的一个全栈AI工程师岗位，要求你能够独立完成从客户端到服务端再到AI能力的完整交付
你至少精通iOS、Android、Web后端或前端之一，并对其他技术栈有好奇心和上手能力，善用AI编程工具打破边界
你将参与构建Agent系统、高并发对话系统以及大前端交互体验，适合渴望在AI领域深度成长的技术人
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业
具备全栈开发意愿，精通以下任意一端并对其他技术栈有实际涉猎：
移动端（iOS/Android）：有扎实的架构调优、性能治理经验
后端（Java/Go等）：有高并发服务设计与微服务架构落地经验
Web前端（React/Vue）：有复杂交互产品的完整工程交付经验
深入理解LLM的工作原理与能力边界，具备构建复杂Agent系统或长程任务流的实战经验
熟悉任务拆解、上下文增强与中间态管理
具备高并发长连接系统、微服务架构的开发经验
对分布式系统稳定性治理、Trace链路追踪、容灾降级有清晰的解法与落地经验
深度且高频地使用ChatGPT、Claude、Gemini等主流大模型及Cursor、Copilot等开发工具，能客观评述各产品的工程架构优劣与适用边界
面对复杂模糊的AI业务边界，能主动拆解问题并推动跨角色闭环
具备优秀的系统化思维与技术抽象能力
工作职责
端到端功能建设与交付：独立完成完整功能模块的端到端（Client-Server-AI）架构设计与高质量交付
熟练借助AI编程工具（如Claude Code、Cursor、Codex等）实现人机协同编程，大幅拓展个人的工程交付能力边界
Agent系统与工作流建设：参与构建连接大模型与业务场景的Agent系统，设计并落地多步推理（Multi-step Reasoning）、动态Workflow编排、多模型路由、Tool Calling、DeepResearch等核心机制
服务端与高并发对话系统研发：参与AI对话产品服务端核心架构设计，构建支撑大规模并发的流式消息分发与路由系统（基于SSE/WebSocket/gRPC等协议）
结合RAG、Agent、多轮会话、流式交互能力设计并落地新一代AI Native应用的交互方案
大前端与跨端交互体验攻坚：深度参与大前端（iOS/Android/Web）核心模块开发，攻坚富文本与复杂卡片渲染、多模态交互（音视频/图像）、复杂动画及极致的客户端性能治理（启动、内存、卡顿与流畅度）
全链路高可用保障：针对复杂AI任务的不确定性，设计健壮的工程兜底机制，涵盖中间状态存储与恢复（Memory/State Management）、长链路容错、智能重试与降级，支撑核心场景的工业级稳定性
优先资格
有AI产品从0到1全链路架构落地经验，或有独立设计并交付过完整AI工具/产品的经历
能用AI工具独立完成完整功能模块的端到端交付
参与过百万级以上DAU的AI对话或AI-native产品研发，有海量用户场景下的架构演进与高并发治理实战经验
深度参与过知名开源项目，特别是AI基础设施、大模型应用框架或Agent编排框架方向
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：深度参与LLM、Agent、RAG等最新AI技术落地，紧跟行业潮流
- 平台广阔：小红书作为超大型互联网公司，拥有海量用户和丰富业务场景
- 成长空间：全栈+AI的要求迫使你快速扩展技能树，提升综合竞争力
- 团队优秀：创新孵化团队汇聚顶尖人才，能学习到最先进的工程实践
- 技术门槛高：需要同时掌握移动端、后端、前端和AI知识，学习负担重
- 工作强度大：作为急招岗位，实际工作可能涉及快速迭代和高压交付
- 不确定性高：AI业务边界模糊，需要主动拆解问题并推动闭环
缺点 / 挑战
- 适合有扎实一端基础、对AI充满热情、渴望突破技术边界并愿意接受高强度挑战的资深工程师
角色解读
- 技术深度：从单一端扩展到全栈+AI，成为顶级全栈AI工程师
- 架构高度：参与核心AI系统设计，成长为系统架构师或技术负责人
- 业务广度：在创新孵化团队接触多个AI产品方向，未来可转向产品架构或技术管理
- 独立完成从客户端到服务端再到AI的完整功能模块设计、开发与交付，使用AI编程工具提升效率
- 构建和优化Agent系统，设计多步推理、工作流编排、多模型路由及工具调用机制
- 参与AI对话产品后端架构设计，搭建高并发流式消息分发与路由系统
- 攻坚大前端核心模块，包括富文本渲染、多模态交互和客户端性能优化
- 精通iOS、Android、后端或前端至少一端，并有跨技术栈的实际开发能力
- 深入理解大模型原理，具备构建复杂Agent系统或长程任务流的实战经验
- 熟悉高并发长连接系统、微服务架构及分布式系统稳定性治理
- 高频使用AI编程工具（如Cursor、Copilot），能客观评价各产品优劣
申请策略
- 研究小红书现有AI产品（如AI搜索、推荐）并思考其架构，在面试中展现你的理解
- 准备一个你独立设计的端到端AI方案，详细说明技术选型和权衡
- 突出你最擅长一端的高并发或性能治理经验，用数据量化成果
- 展示你使用AI编程工具的深度和效率提升案例，如用Cursor重构模块
- 列举过往完整的端到端项目交付经验，特别是涉及AI或大模型的实际产品
- 强调跨技术栈能力，例如虽然你是后端，但有React或移动端开发经历
- 系统学习LLM原理、Prompt Engineering和Agent框架（如LangGraph、AutoGPT）
- 练习使用Claude Code、Cursor等AI编程工具完成全栈小项目
面试指南
- 使用STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术细节和量化成果
- 对于开放性设计题，先澄清需求边界，再分模块讨论，最后权衡取舍
- 对于工具使用题，结合实际案例，展示你的工具选型、协作方式和效率提升
- 请你设计一个端到端的AI对话系统，如何保证高并发下的流式响应？
- 你如何利用AI编程工具提升编码效率？请举例说明
- 在构建Agent系统时，如何处理多步推理中的状态管理和容错？
- 你之前在移动端/后端/前端遇到过哪些性能问题？如何解决的？
- 谈谈你对当前主流大模型（GPT-4、Claude、Gemini）技术架构的优劣理解
匹配度报告
70
综合匹配度
一线大厂AI全栈岗，前沿技术成长快，但办公地点固定且未承诺WLB。
适合人群
最适合追求技术成长、勇于挑战、不介意工作强度的求职者，对WLB要求高的用户需谨慎。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利匹配
65中等
薪资未明确披露，但公司规模大、岗位急招，预计薪资有竞争力；但福利信息缺失，补偿性动机满足度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）
成长发展匹配
95较高
岗位涉及AI前沿技术、全栈挑战，成长信号强烈，非常有利于技能积累和职业发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、SSE、WebSocket、gRPC、Claude Code、Cursor、Copilot、Java、Go、React、Vue、iOS、Android
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
未提及远程或弹性办公，工作地点为北京上海核心城市，通勤可能较长，且互联网大厂加班文化普遍存在，WLB信号缺失。
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）
使命价值匹配
80较高
AI行业高速增长，岗位属于创新孵化团队，技术前沿且有社会影响力，意义感较足。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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