Software Engineer, Backend (Intern)

优缺点分析

角色解读

• 实习转正后可成为正式后端工程师，深入地图与地理信息系统领域
• 积累大规模数据处理经验后，可向数据工程师或全栈工程师发展
• 表现优异者有机会参与核心AI项目，转型为AI工程或ML工程方向
• 你将参与后端服务的开发与维护，涉及POI数据处理、搜索、地理编码等核心功能
• 你需要处理多源地图数据的解析、清洗和集成，构建工具提高数据质量
• 你还会尝试使用大语言模型（如GPT）来优化数据生成、验证或自动化工作流
• 坚实的编程基础，至少精通Python/Go/Java中的一种
• 扎实的计算机科学基础知识，包括数据结构、算法、数据库和网络
• 熟悉SQL和常见数据库，了解数据处理管线的概念
• 有使用AI工具辅助开发的实践经验，并能批判性评估其输出

申请策略

• 提前了解Grab的业务和POI团队的技术栈，在面试中展示你的兴趣
• 准备好一个使用AI工具解决实际问题的项目案例，面试时详细分享
• 突出编程能力（Python/Go/Java）和相关课程项目或实习经历
• 强调数据相关的经历，如数据清洗、ETL、爬虫等
• 展示使用AI工具辅助开发的案例，例如用ChatGPT调试、用Copilot写代码
• 如果有地图、GIS或LBS相关项目，一定要重点描述
• 如果对LLM不熟悉，建议学习提示工程（Prompt Engineering）并动手实验
• 强化SQL和数据库实践，熟悉PostgreSQL或Elasticsearch

面试指南

• 对于编程题，先确认输入输出，设计数据结构，写出清晰代码，并测试边界情况
• 对于AI工具问题，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述案例，重点展示批判性思维（如何验证AI输出）
• 对于系统设计题，先明确需求，画出数据流和组件，再讨论优化和权衡
• 请用Python/Go实现一个函数，解析JSON文件并提取指定字段
• 描述你使用AI工具（如ChatGPT）辅助开发的一个具体场景，遇到什么问题？如何解决？
• 什么是正向地理编码和反向地理编码？它们在实际中有什么应用？
• 如何从多个数据源合并地址数据？可能遇到哪些数据质量问题？
• 给定一个POI数据集，如何设计一个简单的搜索服务？