AI应用全栈开发工程师（即梦）-剪映CapCut（北京/广州/深圳/杭州）

优缺点分析

角色解读

• 纵向：从AI应用开发工程师进阶为AI架构师，主导大模型落地项目
• 横向：深入AI基础设施（如模型训练、推理优化）或转向AI产品/技术管理
• 平台优势：字节跳动内部技术栈丰富，可接触大规模分布式系统和前沿AI研究
• 建设AI编程平台，将大模型能力集成到研发工具链中，提升开发效率
• 跟踪AI最新技术趋势，结合研发效能场景设计并实现解决方案
• 搭建和维护相关技术基础设施，如向量数据库、Langchain框架等
• 与产品、测试等团队协作，确保AI功能稳定落地
• 扎实的全栈开发能力，熟悉至少一门后端语言（Go/Java/Kotlin）和前端技术（TypeScript/JavaScript）
• 熟悉LLM应用架构，掌握Langchain、Vector DBs等AI技术栈
• 具备IDE插件开发经验（VSCode或JetBrains）优先
• 良好的逻辑思维、沟通能力和团队合作精神

申请策略

• 字节跳动面试注重算法和系统设计，建议刷题并准备大模型相关技术方案
• 了解剪映CapCut的产品和业务，思考AI如何提升开发效率，可准备一个改进点子
• 突出全栈项目经验，尤其是前后端一体化开发案例
• 强调AI相关经验，如LLM应用、RAG、Agent等，并展示具体落地效果
• 如果有IDE插件或开发工具类项目，务必详细描述
• 展示对计算机基础（网络、存储、计算）的理解，可附上系统设计文档
• 学习Langchain、Vector DBs等LLM应用框架，动手搭建一个简单AI应用
• 熟悉VSCode或JetBrains插件开发流程，尝试写一个实用插件

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术细节和量化成果
• 系统设计思路：先明确需求和数据流，再拆解模块，最后讨论优化和扩展
• 对比不同方案：展示对多种技术方案的了解，并给出选择理由
• 请描述你参与过的一个全栈项目，包括技术选型和难点解决
• LLM在研发效能中有哪些应用场景？请举例并设计一个方案
• 如何设计一个基于Langchain的代码检索和生成系统？
• IDE插件如何与语言服务器协议交互？请简述原理
• 在高并发下如何保证AI服务的响应速度和稳定性？