AI研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：从AI工程师向算法专家或架构师发展，深入大模型/智能体领域
• 管理方向：积累项目经验后转向技术团队管理，带领AI研发小组
• 跨域拓展：结合业务理解，向AI产品经理或解决方案架构师转型
• 负责大模型（LLM）的应用开发，包括Prompt工程、RAG、知识库搭建及模型微调
• 设计和实现智能体（Agent）系统，涉及多智能体协作、工具调用与流程编排
• 参与AI系统的架构设计、性能优化与稳定性保障，确保企业级交付质量
• 与业务团队协作，将AI技术落地到实际航运或物流场景中
• 扎实的编程能力，熟练使用Python/Java/C++至少一门语言
• 深入掌握主流AI框架（PyTorch/TensorFlow/MindSpore）及大模型应用技术
• 熟悉智能体开发、向量数据库、Docker容器化及CI/CD流程
• 具备系统级问题排查与性能优化能力，了解Linux及基础中间件

申请策略

• 提前研究中国远洋运输集团的数字化转型战略，结合AI提出自己的想法
• 准备一个完整的项目案例，从需求分析到系统架构、技术选型、落地效果
• 突出大模型项目经验：详细描述你参与的LLM调用、RAG、微调等实际案例
• 量化成果：如模型推理速度提升、准确率指标、系统吞吐量等数据
• 展示工程能力：强调代码质量、Docker部署、CI/CD集成等实践经验
• 智能体项目：如果有Agent开发经历，重点描述工具调用和流程编排设计
• 补充大模型应用技术：深入学习LangChain、LlamaIndex等框架
• 加强系统设计能力：学习分布式系统、消息队列、缓存等中间件

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验问题
• 对于设计问题，先拆解需求，再给出架构选型理由，最后提及可落地的细节
• 请描述一个你参与的大模型应用项目，包括技术选型、难点和最终效果
• 谈谈你对RAG技术的理解，如何优化检索准确率和响应速度？
• 设计一个智能体系统，用于自动处理航运单据查询，你会如何实现？
• 当模型推理性能成为瓶颈时，你会采取哪些优化措施？
• 你对Docker和Kubernetes在AI部署中的使用经验如何？
• 复习大模型、RAG、Agent的核心概念和最新论文，了解行业趋势