Java实习生（杭州）

优缺点分析

角色解读

• 实习期表现优秀可转正，正式成为网易技术保障部AI研发工程师
• 深入AI平台架构，向AI系统架构师或AI应用专家方向发展
• 未来可拓展至AI产品经理、技术管理等复合岗位
• 设计并实现AI Native的产品交互，探索人机协作的新范式
• 参与AI网关、AI智能体、AI智能工单等平台的需求分析、研发与迭代
• 参与自动化、智能化运维能力建设，提升系统稳定性和运维效率
• 编写技术文档，响应并处理开发与生产环境中的技术问题
• 掌握Java/Go/Python等至少一门主流编程语言，具备扎实的编码能力
• 熟悉LLM应用架构，有Prompt Engineering、RAG、Function Calling或Agent开发实战经验
• 熟练使用AI生产力工具（如GitHub Copilot、Cursor），具备AI-First思维
• 有较强的学习能力和问题分析能力，对AI技术有浓厚兴趣

申请策略

• 在简历开头用一句话概括你的AI-First思维和项目经历，吸引面试官注意
• 提前了解网易技术保障部的业务方向，在面试中展示你对该岗位的理解和兴趣
• 突出AI相关项目或课程成果，如使用LLM开发的应用、RAG系统、Agent实践等
• 强调编程语言掌握程度，列出熟练使用的语言及项目行数或贡献
• 展示AI工具使用经验，如GitHub Copilot、Cursor等，并说明效率提升
• 体现技术热情，如开源贡献、技术博客、竞赛获奖等
• 系统学习LangChain、LlamaIndex等主流AI框架，动手搭建一个RAG或Agent项目
• 深入掌握至少一门编程语言（如Java或Python），熟悉常用框架和最佳实践

面试指南

• 对于项目描述类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术难点和你的贡献
• 对于概念对比类问题，先给出定义，再列表对比异同，最后结合实际场景说明选择依据
• 对于工具使用类问题，举例具体场景，展示工具如何提升效率，体现AI-First思维
• 请介绍一个你使用LLM实现的项目，包括技术选型和遇到的挑战
• 解释Prompt Engineering和RAG的区别，以及各自的应用场景
• 你如何用AI工具辅助日常开发？举个例子
• Java中HashMap和ConcurrentHashMap的区别是什么？
• 你对Agent架构的理解？如何实现一个简单的Agent？