AI全栈开发工程师（ZERO浏览器）

优缺点分析

角色解读

• 向AI全栈架构师方向发展，主导复杂AI系统的技术选型与架构演进
• 成为AI应用领域的专家，深耕Agent、RAG等大模型前沿技术的工程化落地
• 转向技术管理岗位，带领团队进行AI业务的研发与创新
• 负责Zero浏览器AI功能的全栈开发与架构设计，实现从前端交互到后端服务的端到端交付
• 构建和优化AI工作流与Agent链路，落地网页智能解析、问答等具体应用场景
• 开发推理网关、流式接口等基础设施，优化系统性能与稳定性
• 协同产品、算法等多部门，推动AI创新场景落地与技术规范沉淀
• 扎实的全栈开发能力，精通TS/JS，熟练掌握Python或Node.js，具备独立交付经验
• 深入理解浏览器原理（CDP、DOM），有Webview开发经验
• 掌握大模型应用开发技能，包括Prompt工程、向量检索、Agent构建及RAG技术
• 具备良好的系统架构思维，能处理高并发、性能调优及CI/CD流程

申请策略

• 准备一个完整的AI全栈Demo或GitHub项目，展示从前端交互到后端AI调用的全流程
• 面试前深入了解360 Zero浏览器的现有功能与竞品差异，提出自己的改进思路
• 突出全栈项目经验，强调独立负责从设计到上线的完整闭环案例
• 详细列举AI相关项目，特别是Agent、RAG、向量检索等具体落地场景与成果
• 展示对浏览器底层技术的理解，如CDP协议使用、DOM操作优化等具体实践
• 提及性能优化成果，如推理时延降低、QPS提升等量化指标
• 深入学习LangChain、LlamaIndex等主流AI框架及Agent设计模式
• 强化前端性能优化知识，特别是长列表渲染、内存管理及WebSocket/SSE通信

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，重点突出个人贡献与技术决策
• 针对技术问题，先阐述基本原理，再结合具体场景说明解决方案，最后给出优化效果或数据支撑
• 展现系统性思维，不仅关注单一技术点，还能考虑整体架构的稳定性、可扩展性与维护性
• 请介绍一个你主导的AI全栈项目，你是如何设计架构并解决关键难点的？
• 在浏览器环境中，如何利用CDP协议实现高效的DOM信息抽取？
• 请解释一下RAG的基本原理，以及在项目中如何解决检索准确性的问题？
• 如何优化LLM推理接口的响应速度？有哪些具体的技术手段？
• 面对快速变化的AI技术，你通常如何进行技术预研和验证？