AI Engineer

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从AI工程师晋升为高级AI工程师，进而成为AI架构师，主导大型AI系统设计
• 管理路线：积累经验后转为团队负责人（Tech Lead），管理AI开发团队
• 行业深耕：在游戏行业深入发展，成为游戏AI领域的专家，参与更多AAA级项目
• 设计并部署AI代理，实现运营工作流自动化，如数据录入、审批流程等
• 将AI代理通过API或数据库连接集成至企业系统（ERP、HRIS、SharePoint等）
• 应用RAG、上下文注入和提示链技术，使AI能够基于知识库进行推理和生成
• 构建和维护MLOps基础设施，包括模型训练、部署、监控及数据管道
• 精通SQL，具备Java或JavaScript开发能力，能进行API集成和数据库操作
• 熟练掌握PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，有实际模型训练经验
• 熟悉AWS SageMaker等云AI平台，了解MLOps工具和流程
• 理解RAG、提示工程和LLM集成原理，有相关项目经验者优先
• 良好的跨部门沟通能力，能向非技术人员解释复杂技术方案

申请策略

• 在求职信中表达对游戏制作的热爱，并展示对维塔士作品的了解
• 准备一个技术案例，说明如何解决复杂数据集成或AI部署中的挑战
• 突出AI代理或自动化项目的完整生命周期经验，从设计到部署
• 强调企业系统集成案例，特别是通过API或数据库连接ERP、HRIS等
• 展示MLOps实践经验，包括模型监控、CI/CD管道和数据管道建设
• 如有RAG或LLM相关项目，务必详细说明技术细节和业务收益
• 若尚无RAG或LLM实战经验，可学习相关开源框架（如LangChain、LlamaIndex）并完成一个Demo项目
• 补充Java/JavaScript技能，因JD明确优先考虑

面试指南

• STAR法则：描述情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）和结果（Result）
• 技术选型：首先分析需求，然后比较不同技术方案的优缺点，最后给出选择理由
• 问题分解：将复杂问题拆解为若干子问题，逐一解决，并说明如何整合
• 请描述你设计并部署一个AI代理来替换手动工作流的完整过程
• 你如何将AI代理集成到现有的ERP系统中？会遇到哪些技术难点？
• 解释RAG的工作原理，并在什么场景下你会优先选择RAG而非微调？
• 如何设计一个可扩展的MLOps管道用于模型持续训练和部署？
• 假设你需要从多个异构数据源（SQL数据库、文档、日志）中提取信息供AI使用，你会如何设计数据管道？