AI应用后端研发工程师-国际化短视频-深圳/上海

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从AI应用研发专家成长为系统架构师或AI技术负责人，主导核心系统设计与迭代
• 横向拓展：可向AI产品经理或技术管理方向发展，结合业务理解推动AI创新
• 影响力提升：通过技术分享、开源贡献等方式，成为团队或公司的技术 KOL
• 参与国际化短视频AI应用的后端系统设计与开发，将大模型技术落地到实际产品中
• 探索AI提升研发效率的场景，如代码生成、信息检索增强等，并实现相关工具和平台
• 参与模型后训练（Post Training）工作，优化模型在实际应用中的表现
• 与团队协作，推动长周期高目标的AI应用方向（如Generative UI、SWE）的研究与产品化
• 精通Golang或Python，熟悉常用后端框架和中间件，具备丰富的后端开发经验
• 扎实的计算机基础，熟悉分布式系统设计，有大规模系统开发经验
• 了解大模型相关技术，有RAG、模型工程等实际经验者优先
• 具备较强的学习能力和自驱力，能快速跟进业界最新技术动态

申请策略

• 提前了解国际化短视频的业务场景和AI应用方向，在面试中展示对业务痛点的思考
• 准备一个完整的AI项目案例，从问题定义、技术选型到效果评估，体现系统化思维
• 突出后端大规模系统设计经验，尤其是高并发、分布式场景的实际案例
• 展示AI相关项目经验，如RAG、模型部署、代码生成工具等，并说明业务效果
• 强调Golang或Python的深入使用，以及常用中间件（如Redis、Kafka）的实践经验
• 如有开源贡献或技术博客，可附上链接，体现学习能力与社区影响力
• 如果缺乏大模型实际经验，可以快速学习LangChain、向量数据库等RAG相关技术，并做一个小项目
• 熟悉Agent框架（如AutoGPT、CrewAI）和模型微调（Fine-tuning）的基本概念，提升AI应用理解

面试指南

• 项目介绍采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出个人贡献和技术难点
• AI应用问题先明确场景定义，再给出技术方案（如RAG、Agent），最后评估效果和局限性
• 技术对比类问题从设计原理、适用场景、实际经验三个层面回答
• 请介绍一个你参与的后端系统设计，包括架构、数据流和关键挑战
• 如何将大模型应用在研发效率提升场景中？请举例说明
• 谈谈你对RAG技术的理解，以及在实际项目中如何优化检索效果？
• Golang和Python在并发处理上有什么异同？你在项目中如何选择？
• 描述一次你解决线上性能问题的经历，用了哪些工具和方法？