腾讯视频-AI 原生全栈工程师

优缺点分析

角色解读

• 从全栈工程师向AI全栈专家进化，成为Agent系统架构师
• 可横向拓展至AI产品经理或技术Leader，主导AI原生工具的产品方向
• 依托腾讯生态，有机会参与行业标准制定，成为AI开发范式定义者
• 负责Web、桌面、移动三端的产品全栈研发，从零到一完成功能交付
• 设计并实现AI Agent的核心链路，包括规划、工具调用、错误恢复等机制
• 探索生成式UI、端侧AI、多Agent协作等前沿技术，转化为实际产品能力
• 建设AI原生开发工具链与最佳实践，推动团队向Harness Engineering转型
• 精通TypeScript全栈开发，熟练使用Koa、Next.js等现代框架
• 至少精通一种平台开发（Web/桌面/移动），掌握Electron/Tauri或RN/Flutter
• 深入理解LLM调用机制，如Function Calling、Prompt Caching、流式输出等
• 熟悉AI编排框架（如LangGraph）和开放标准（如MCP），并具备产品直觉

申请策略

• 了解腾讯视频产品线，尤其是WorkRally业务，在面试中展现对创作工具的理解
• 准备一个AI原生应用的项目思路，体现对前沿技术的产品化思考
• 突出全栈项目经验，尤其是有完整端到端交付的案例，强调TypeScript和现代框架使用
• 重点展示AI相关实践，如基于LLM的应用开发、Agent设计、Function Calling等
• 如果有个人开源项目或技术博客，展示对AI新技术的跟踪和思考
• 强调跨平台开发能力，如Electron或React Native的成熟项目
• 快速熟悉MCP、LangGraph等最新AI编排框架，动手实现一个小Agent
• 补强客户端开发能力，至少掌握Electron或Flutter之一，达到生产级水平

面试指南

• 结构化思考：先讲清楚场景和目标，再细化架构设计，最后讨论权衡
• 对比分析：从社区活跃度、可扩展性、学习成本等维度客观对比
• 实践驱动：结合具体项目案例，突出效果和收获，避免空谈理论
• 如何设计一个支持多工具调用的Agent架构？请画出流程图并说明关键设计
• 对比LangGraph和Vercel AI SDK，你会在什么场景选择哪个？为什么？
• 你如何理解生成式UI？请举例说明其在创作工具中的落地场景
• 在一个全栈项目中，你是如何确保Web、桌面、移动端体验一致的？
• 你使用过哪些AI Coding工具？它们如何改变了你的开发范式？