中级AI研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 初级AI工程师 → 高级AI专家 → 技术Leader，大模型方向人才稀缺
• 可向AI架构师或技术总监发展，掌握全栈大模型技术
• 也可转向AI产品经理或技术顾问，利用技术背景推动产品落地
• 参与大模型应用平台的整体架构设计，包括技术选型和系统构建
• 开发核心模块，如数据处理、模型训练/推理加速、分布式任务调度
• 实现大模型与业务场景的集成，如对话系统、知识问答等功能
• 研究模型压缩、量化等技术，优化推理性能和降低成本
• 精通Python，熟悉C++/Go/Java至少一门语言，掌握PyTorch/TensorFlow
• 有大模型应用框架经验（如LangChain、LlamaIndex）
• 熟悉分布式系统、GPU优化、模型部署等技术
• 具备系统设计和性能优化能力

申请策略

• 了解科大讯飞的大模型产品（如星火），面试时展现对业务的思考
• 准备一个完整的大模型项目案例，从架构到部署
• 突出大模型相关项目经验，如部署过LLM、做过RAG或Agent开发
• 强调分布式系统、性能优化等工程能力
• 展示开源贡献或技术博客，体现技术热情
• 提前学习LangChain、LlamaIndex等框架，熟悉Agent和RAG
• 复习CUDA编程和GPU优化技巧

面试指南

• 对于架构题，采用T型结构：先讲整体设计（分层、模块），再深入细节（技术选型理由）
• 对于优化题，按问题定位→方案选择→效果验证的思路回答，突出量化结果
• 对于框架题，结合具体使用场景，展示对原理的理解和调试经验
• 请描述你设计过的大模型应用架构
• 如何优化大模型推理性能？用过哪些技术？
• LangChain的工作原理是什么？如何实现RAG？
• 如何在分布式环境下进行模型训练？
• 如何处理大模型服务的高并发和低延迟？