AI软件开发(J44914)

优缺点分析

角色解读

• 从初级AI开发工程师成长为AI算法专家或智能体架构师
• 未来可向AI业务负责人或技术管理方向发展，深入探索大模型在垂直行业的商业化落地
• 负责企业级AI智能体的整体架构设计、需求分析与开发落地
• 对大语言模型进行微调与性能优化，提升业务场景的适配度
• 完成算法的研发、测试与部署，保障系统稳定运行并持续优化用户体验
• 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow等主流框架
• 了解大语言模型（LLM）及Agent智能体开发技术，具备算法工程化能力
• 具备良好的逻辑思维与业务理解能力，能将技术转化为实际业务价值

申请策略

• 提前了解海信的主营业务（如家电、显示、交通等），思考AI智能体如何赋能这些传统业务场景，在面试中展现业务结合的思考
• 突出在机器学习、深度学习或大模型微调方面的项目经验
• 展示对Python及主流深度学习框架的熟练度
• 若有AI智能体（Agent）或大语言模型应用落地的实习/项目经历，需重点详细描述
• 深入学习LangChain、AutoGen等智能体开发框架，了解RAG（检索增强生成）和Prompt Engineering技术
• 关注大模型微调（如LoRA、P-Tuning）的最新论文与开源实践

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出个人贡献与最终业务收益
• 对于技术问题，先阐述理论基础，再结合具体代码或工具说明实现细节，最后总结优化效果
• 请介绍一下你参与过的大语言模型微调或智能体开发项目，遇到了哪些技术难点？
• 如何评估一个AI智能体在特定业务场景下的效果？
• 在模型部署和性能优化方面，你有哪些实际经验？
• 如果智能体在交互中出现幻觉或决策错误，你会如何排查和优化？
• 复习深度学习基础、Transformer架构及大模型微调原理
• 准备1-2个完整的AI项目案例，能够清晰画出架构图并解释核心逻辑