大模型应用开发方向

优缺点分析

角色解读

• 在集团内部深入AI工程化领域，从开发者成长为AI平台架构师
• 积累大模型部署和运维经验，向AI基础设施专家或技术经理发展
• 借力央企平台，参与大型企业数字化转型，拓展行业视野
• 推广和落地集团AI服务平台，为各业务单元提供技术指导
• 根据业务需求开发智能体应用，实现快速交付
• 部署大模型服务，管理算力调度和集群运维
• 与多部门协作，将AI能力嵌入业务系统
• 精通Python或Java，具备扎实的编程和二次开发能力
• 掌握Docker、Kubernetes容器化技术，能独立部署和运维集群
• 理解大模型原理，有模型部署和服务封装经验
• 熟悉算力调度、扩容和纳管，保障高可用性

申请策略

• 了解国机集团业务领域（机械工业），思考AI与其结合点，面试时展示行业理解
• 准备一个完整的AI平台落地案例，从需求到部署的全流程描述
• 突出后端开发项目经验，尤其是Python/Java的深度使用
• 强调Docker、Kubernetes的实际部署案例，量化运维规模
• 如有大模型或智能体开发经历，重点描述技术方案和成果
• 展示跨部门协作和推动项目落地的能力
• 补充大模型部署框架（如vLLM、Triton）的学习
• 熟悉AI平台工具（如MLflow、Kubeflow）的使用

面试指南

• 采用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和量化成效
• 对于架构类问题，先梳理需求，再对比不同方案优缺点，给出最佳实践
• 展示系统思维，从运维角度考虑容灾、监控、自动化等要点
• 请介绍你参与过的一个AI平台或大模型部署项目
• 如何保证模型服务的高可用性？设计一个扩容方案
• Docker和Kubernetes在实际运维中遇到过哪些问题？如何解决？
• 与业务部门沟通时，如何将技术方案转化为业务价值？
• 大模型推理服务中，如何进行算力调度以降低成本？