中/高级全栈开发工程师（后端）

优缺点分析

角色解读

• 技术深化：成为AI工程化专家，主导更复杂的AI基础设施和平台架构
• 管理路线：晋升为技术负责人或架构师，带领团队攻克前沿技术难题
• 业务融合：深入理解制造业数字化，转型为AI+业务双栖人才，驱动行业创新
• 负责研发与制造领域的IT系统全流程建设，包括后端架构设计、功能开发、部署运维及优化，确保系统稳定、性能高效
• 主导企业级AI基础设施的研发，如大模型网关、智能体编排平台、RAG知识库，攻坚大模型工程化难题
• 与AI产品经理、算法工程师紧密配合，拉通模型到业务的全链路，推动AI-Native产品创新
• 精通Python及AI应用框架（LangChain、LlamaIndex、FastAPI），同时掌握Java Spring Boot或Go等传统后端语言
• 具备全栈能力，熟悉Vue.js或React，有复杂AI交互场景（流式对话、拖拽工作流）开发经验
• 熟练使用MySQL、Redis、向量数据库（Milvus等），熟悉CI/CD、容器化部署及模型API接入

申请策略

• 提前了解大疆的数字化战略和AI布局，可在面试中展示业务理解
• 准备一个完整的AI全栈项目案例，从需求到部署，展示独立解决问题能力
• 突出全栈项目经验，尤其是AI工程化项目（如构建过工作流平台、AI助手），量化成果
• 展示对主流框架的掌握程度，如Python+LangChain、Java Spring Boot、React/Vue
• 强调对AI辅助编码工具的使用经验，以及对大模型机制的理解
• 列出数据库（MySQL、Redis、向量库）及DevOps（CI/CD、Docker）的实战案例
• 补充LangChain、LlamaIndex等AI框架的深度实践，熟悉Agent编排和RAG流程
• 提升前端AI交互开发能力，学习流式渲染、拖拽工作流等复杂UI技术

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出工程难题和量化成果
• 技术选型对比：列出选项优缺点，结合场景给出决策依据
• 系统设计：从需求出发，分层描述架构，关注高可用、性能、安全性
• 请介绍你主导过的一个AI工程化项目，遇到了哪些工程化挑战（如并发、幻觉）？如何解决的？
• LangChain和LlamaIndex的区别是什么？你如何选择使用？
• 设计一个企业级RAG知识库系统，需要考虑哪些关键点（数据分块、检索、排序）？
• 如何优化大模型的流式响应以支持高并发？
• 你如何评估一个AI技术组件的成熟度并决定是否引入？