大装置-AI框架研发工程师（RAG / Agent / 性能优化方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术深度发展：可成长为AI框架架构师或技术专家，专注于前沿AI基础设施
• 广度拓展：可转向技术管理或解决方案架构师，参与更广泛的生态合作和项目规划
• 行业影响：通过参与开源框架和联合方案，在AI领域建立技术影响力
• 负责AI框架的性能优化和RAG/Agent技术方向的研发，深入源码进行系统级调试和改进
• 与芯片和中间件伙伴进行技术对接，推动算子库适配、编译器优化及框架迁移，确保技术方案落地
• 评估潜在合作伙伴的技术实力，撰写评估报告，管理生态工具链和联合解决方案编写
• 精通C++或Rust编程，具备高质量工程编码和复杂系统设计能力
• 熟悉并发模型（如asyncio、多线程），拥有高并发与分布式系统开发经验
• 了解RAG、Agent等AI框架或AI基础设施，具备性能优化和跨模块重构经验

申请策略

• 研究商汤的产品线和技术生态，在面试中展示对公司业务的理解和兴趣
• 准备技术方案演示或代码作品，以体现工程能力和创新思维
• 突出C++/Rust项目经验，特别是涉及性能优化、并发处理和分布式系统的案例
• 强调AI框架或RAG/Agent相关的开发经历，展示对AI基础设施的理解
• 描述主导大型项目跨模块重构的经历，体现系统演进和问题解决能力
• 补充Go和Python的实践经验，以增强多语言工程能力
• 深入学习最新RAG/Agent技术框架（如LangChain）和AI Infra最佳实践
• 加强分布式系统设计和稳定性治理的知识，通过实际项目或开源贡献提升

面试指南

• 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出具体技术和决策
• 结合代码示例或架构图，展示技术深度和系统思维
• 强调团队协作和沟通，特别是在跨部门合作中的经验
• 如何优化一个AI框架的性能？请举例说明你的方法
• 描述你处理过的分布式系统稳定性问题，你是如何定位和解决的？
• 你如何评估一个合作伙伴的技术实力？有哪些关键指标？
• 谈谈你参与过的RAG或Agent项目，你负责哪些核心部分？
• 在跨模块重构中，你遇到哪些挑战？如何确保平稳迁移？