广州后端研发工程师
后端研发工程师是负责设计、开发和维护应用程序后端系统的专业人员。他们通常需要具备扎实的编程技能，熟悉各种后端开发语言和框架，如Java、Python、Node.js等。在工作中，后端研发工程师需要与前端工程师、产品经理和测试人员合作，根据需求设计和实现应用程序的服务器端逻辑、数据库存储和API接口，确保系统稳定、高效地运行。另外，他们还需要负责优化系统性能、解决技术难题和参与架构设计。作为技术团队的一员，后端研发工程师需要不断学习和掌握新的技术，保持对行业发展的敏感性，并在大型或复杂项目中展现出良好的沟通和协作能力。
薪酬概览
平均月薪
¥15200
中位数 ¥15000 ｜ 区间 ¥12600 - ¥17800
数据来源：谈职全网39份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
48.7% 人群薪酬落在 15-30k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
62
对比上月：岗位新增10
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 17 | 28.8% |
| 1-3年 | 23 | 39% |
| 3-5年 | 17 | 28.8% |
| 不限经验 | 2 | 3.4% |
热招职位
1.负责小程序境外能力建设，解决境外使用及来华用户痛点，如境外支付、搜索发现、访问优化、多语言等，同时负责探索更多境外本地化、国际化能力。
1.负责企业微信智能表格公式计算引擎的架构设计、性能优化，为用户提供高性能的实时计算服务；
2.负责计算引擎的架构调优、分布式执行、编译优化、数据结构优化、查询优化、函数优化等一系列深度性能优化，深入了解用户需求，快速解决用户痛点；
3.负责数据库业界前沿的技术探索和落地。
1. 负责AI商业化产品的后端研发工作，包括内容洞察平台、漫剧制作平台等核心业务系统的设计与开发；
2. 对接算法团队，完成 AI 能力的工程化落地与产品功能集成，推动算法能力高效转化为用户价值；
3. 参与平台核心架构的设计与演进，保障系统的高可用、高性能与稳定运行；
4. 持续优化服务性能，参与线上问题排查与技术债务治理，提升整体工程质量。
1.基础功能开发：参与视频号核心系统（发表、账号认证、互动等）的服务开发，优化高并发场景下的性能与稳定性，支撑亿级用户流畅体验；
2.商业化后台支持：开发和维护广告流量链路，变现任务系统等，驱动业务商业增长；
3.AI业务落地：聚焦LLM服务部署与工程优化，推动智能合集、创意发表生成等场景落地；
4.系统架构优化：对现有架构进行分析和优化，确保系统的稳定性、可扩展性和安全性。
1.核心系统开发： 深度参与输入法核心业务逻辑的设计与研发，攻坚后台基础架构、模型推理、高性能检索、多模态数据处理等技术难点；
2.高可用保障： 构建并维护具备高容错能力的分布式后端架构，完善全链路监控、自动化全量/灰度发布及故障自愈机制；
3.大模型推理加速： 负责大模型（LLM）的后端服务部署，针对模型推理的端到端时延（Latency）、系统吞吐量（Throughput）及服务稳定性进行极致优化；
4.工程效率提升： 研发自动化数据分析系统与中台工具，通过工程化手段提升策略迭代与模型部署的效率；
5.前沿技术预研： 参与新技术调研以及探索，以及项目特定方向的重点、难点开发工作。
随着视频号业务发展以及大模型 AI 能力的突破，视频号业务与大模型结合努力尝试，希望在视频创作等场景进行结合落地。为了保证需求快速高质量的迭代，希望邀请热爱技术的你，一起攻克这些难题。
1.为推荐场景提供高性能的可靠特征计算能力；
2.对模型服务性能做极致优化，保证需求的快速迭代和高质量稳定运行；
3.结合业务场景对模型进行管理调度以及针对性优化，提升业务的稳定性；
4.完成内部AI应用研效工具建设，帮助产品迅速落地想法，提升迭代效率。
企业微信-AI应用后台开发工程师-多智能体方向(成都/北京)
1.负责AI agent的研发与维护工作，完成各AI agent的功能实现、性能维护；
2.与产品、算法、测试等团队紧密配合，搭建AI agent服务，打通企业自有数据和服务，丰富企业微信AI能力；
3.持续进行系统的技术架构优化与性能优化，提升产品竞争力。
1.负责微信公众号和小程序的安全体系建设，包括但不限于：；
2.运营安全系统、基础组件、大模型工程化等的建设和优化；
3.负责对C端、对B端的现网业务功能开发。
1.负责Agent开发框架的设计与实现，构建支持Multi-Agent的分布式架构，提供高效、可扩展的框架支撑小工具线上业务以及算法模型训练；
2.负责小工具业务以及模型训练的沙箱环境、云环境、消息链路、数据存储、账号等基础建设的架构设计；
3.负责框架的性能优化与稳定性维护，支持全链路质量建设，保障整体小工具线上业务以及训练架构高扩展、保障业务逻辑的高可用和高性能、保障线上数据的一致性；
4.协作算法团队落地算法成果，将研究成果转化为工程实现，设计并支持算法团队进行大模型/Agent分布式训练的架构，推动Agent框架在业务场景中的高效部署与迭代。
企业微信-AI应用后台开发工程师-企业知识挖掘和应用（成都/北京）
1.负责个人/企业知识图谱的构建，包括NLP信息抽取、记忆压缩及图谱存储方案的设计与工程实现；
2.基于知识图谱构建Memory系统，提升大模型智能体的用户体验；
3.协助业务团队落地LLM相关功能，拓展AI应用能力矩阵；
4.负责后台分布式高可用系统的开发与性能优化。
1.负责微信小店交易基础能力的开发与维护，包括但不限于商品库、订单、营销、带货等；
2.负责微信小店与各场景连接的开发与维护，包括但不限于视频号、公众号等；
3.持续提升用户交易体验，完善商家经营能力；
4.确保系统的稳定性、可扩展性和安全性。
1.熟悉大模型相关算法，参与过百卡以上训练任务优先；
2.有大模型应用研发经验，熟悉 Agent 构建、RAG 增强等方向技术实现优先。