大数据-全栈开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深度：从全栈工程师向AI领域专家发展，深入大模型和Agent研发
• 管理路径：随着项目扩大，可晋升为技术负责人或团队架构师
• 业务视角：通过参与产品全流程研发，积累企业级应用经验，向产品技术负责人方向发展
• 负责网易知数产品的核心研发，包括Data Agent和工作流，并探索AI在业务中的创新应用
• 紧跟大模型、AI编程、Agent等前沿技术，推动团队开发流程的AI化，提升整体效能
• 负责技术基建和工程优化，如组件库建设、性能优化、效率工具和平台的研发与维护
• 扎实的全栈开发能力，精通TypeScript和Node.js，并有丰富的工程实践经验
• 熟悉提示词工程、RAG、Agent等AI相关技术，能够实际应用
• 对AI技术有强烈兴趣，持续关注大模型和AI编程工具的发展

申请策略

• 在面试中展示对AI产品的热情，提前了解网易知数产品线
• 准备一个自己动手做的AI相关小项目，体现动手能力和技术深度
• 突出全栈项目经验，尤其是TypeScript/Node.js后端及前端开发成果
• 强调AI相关实践，如提示词工程、RAG、Agent开发或AI工具使用
• 展示工程优化和性能提升的具体案例，如组件库、效率工具等
• 系统学习Agent框架（如LangChain、AutoGPT）和RAG技术
• 实践AI编程工具（如Cline、Copilot），并了解其原理

面试指南

• 项目描述：用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰阐述
• 技术理解：先讲原理，再结合自身实践，最后提优化方向
• 开放性设计：先定义目标，再拆解模块，分析关键挑战和取舍
• 请描述你设计过的一个全栈项目，技术栈和架构是怎样的？
• 解释RAG的工作原理，以及你在项目中的实际应用
• 你如何评价当前的AI编程工具？它们有哪些局限？
• 设计一个基于大模型的Agent系统，需要考虑哪些关键点？
• 如何优化Node.js应用的性能？请举例