软件开发工程师（AI平台方向）(J44964)

优缺点分析

角色解读

• 从AI平台研发工程师成长为AI技术专家或架构师，深入掌握大模型底层原理与工程化落地
• 未来可向大模型应用架构、AI产品技术负责人等方向发展，引领企业智能化转型
• 负责海信集团内部知识库、智能体及大模型三大AI平台的功能开发与迭代
• 支持集团各类智能体应用的实际落地与效果优化，解决业务场景中的AI技术问题
• 熟练掌握Java或Python等编程语言，具备扎实的计算机基础与编码能力
• 了解大模型、RAG、智能体等AI前沿技术，具备一定的提示词工程与知识库构建能力

申请策略

• 了解海信集团的业务背景及数字化转型战略，思考AI技术如何赋能传统家电与B端业务场景
• 突出Java/Python编程能力，以及在NLP、大模型、RAG或智能体相关的项目与课程经验
• 展示对提示词工程和知识库构建的理解，最好有动手实现的Demo或开源项目贡献
• 深入学习LangChain、LlamaIndex等RAG框架，动手实现一个基于大模型的知识库问答系统
• 了解主流大模型（如GPT、Deepseek）的API调用与微调基础，提升工程化落地能力

面试指南

• 采用STAR法则回答项目经验，强调问题背景、技术方案、实施过程和最终效果
• 对于技术问题，先阐述核心原理，再结合实际应用场景或代码实现进行说明，展现工程化思维
• 请介绍一下你对RAG（检索增强生成）框架的理解，以及如何优化检索效果？
• 在构建智能体时，你是如何设计提示词工程来提升模型输出质量的？
• Java和Python在AI平台开发中各自的应用场景是什么？你更擅长哪一种？
• 如果大模型在集团业务落地时出现幻觉或效果不佳，你会如何排查和解决？
• 复习大模型基础原理、RAG流程及优化策略，准备1-2个自己动手实现的AI小项目作为面试素材
• 了解海信近期的AI相关布局与产品，结合岗位需求准备一些业务落地场景的思考