AI全栈开发工程师-飞书AI创新产品

优缺点分析

角色解读

• 在AI+协作办公领域积累全栈+AI复合技能，成为技术专家或架构师
• 可向AI工程化专家或技术负责人方向进阶，主导AI产品的技术方案
• 接触前沿LLM技术，有机会参与公司内部AI平台或基础模型建设
• 设计并开发AI创新产品的前端界面与后端服务，实现从用户交互到AI推理的完整闭环
• 将大语言模型（LLM）能力集成到文档协作系统中，优化提示词、管理上下文并评估效果
• 参与服务架构演进，构建高性能API和通用能力层，支撑产品快速迭代
• 持续追踪Agent、RAG等前沿技术，探索新的产品交互形态
• 精通至少一种后端语言（Go/Java/Python）并具备前端开发能力，能独立完成全栈模块
• 深入理解LLM应用开发，熟悉Prompt Engineering、Agent或RAG等方向
• 熟练使用LangChain、LlamaIndex等框架或主流模型API，能进行AI能力工程化封装
• 具备系统设计思维，能设计可扩展的服务架构和高效API

申请策略

• 了解飞书AI创新产品的方向（如智能文档、AI助手），在面试中展示你的理解
• 准备好一个你主导的全栈+AI项目，能清晰讲述设计思考和落地效果
• 突出全栈项目经验，特别是独立负责模块设计到上线的完整经历
• 强调AI相关实践：Prompt Engineering、Agent、RAG或LangChain使用案例
• 展示后端语言（Go/Java/Python）的熟练程度和前端能力
• 如有性能优化、架构设计经验，请重点描述
• 若LangChain或LlamaIndex不熟，建议快速上手并做一个小Demo
• 学习主流LLM API（如OpenAI、Claude、国产模型）的调用和微调技巧

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目类问题，突出个人贡献和效果量化
• 对于AI设计问题，先拆解需求（输入、处理、输出），再给出具体方案（选型、优化、评估）
• 技术深度问题，结合底层原理和实际场景，展示思考过程而不仅仅是答案
• 请介绍一个你独立负责的全栈项目，包括技术选型和挑战
• 如何设计一个AI问答系统的提示词优化流程？
• 在RAG系统中，如何处理文档分块和检索准确性问题？
• Go语言中如何实现高并发服务？请举例说明
• 如何评估AI生成内容的质量？你会用什么指标？