全栈工程师

优缺点分析

角色解读

• 成长为AI+全栈架构师，深入教育业务，主导技术方案设计
• 转向AI研发工具平台或AI基础设施方向，成为效率工具专家
• 在网易体系内可向技术专家或技术管理路线发展
• 负责AI教育产品的前后端开发，包括将大模型能力集成到具体功能中，打通全链路
• 构建AI研发工具体系，通过自动化测试、辅助编码等工具提升团队效率
• 跟踪LLM、RAG等前沿技术，与产品业务团队协作推动创新落地
• 精通TypeScript及React/Vue前端框架，具备全栈开发能力
• 精通至少一门后端语言（Java优先），并有AI应用集成经验（LLM、RAG、Prompt）
• 了解AI基础原理，具备自驱学习和探索新技术的意愿

申请策略

• 深入了解网易有道等教育产品，在面试中展现对AI+教育的思考和兴趣
• 准备一个完整的全栈+AIDemo，展示技术落地能力
• 突出全栈项目经验，尤其是独立完成的前后端项目，附上链接或demo
• 强调AI相关实践，如大模型调用、Prompt优化、RAG系统搭建等
• 展示自驱动学习成果，如个人博客、开源贡献、技术分享
• 如果有教育领域项目，务必重点提及
• 系统学习LLM应用开发，掌握LangChain、向量数据库（如Milvus、Pinecone）的使用
• 强化后端能力，熟悉Node.js或Python，了解API设计与性能优化

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经历
• 对于技术路线问题，从需求出发，对比不同方案，说明选型理由和优化措施
• 对于AI应用问题，结合具体案例，强调工程化落地和成本控制
• 请介绍一个你独立完成的、涉及前后端交互的全栈项目，包括技术选型和难点
• 谈谈你对LLM的理解，以及如何将大模型集成到前端应用中？
• 如何设计和优化一个RAG系统，确保回答准确性和响应速度？
• 你如何看待AI在教育领域的应用？有哪些潜在场景？
• 当遇到不熟悉的技术时，你通常如何快速学习并上手？