AI应用工程师(27届校招)

优缺点分析

角色解读

• 从 AI 应用工程师做起，深耕 LLM/Agent 工程化方向
• 可成长为 AI 产品技术负责人或解决方案架构师
• 也可向 AI 中台建设与企业智能化转型专家方向发展
• 参与企业 AI 产品与应用项目的技术方案设计和落地实施
• 基于大模型与智能体框架，完成智能体从需求到交付的端到端开发
• 与业务方协作把 AI 能力引入技术研发与科研管理场景，并跟进前沿技术预研
• LLM 应用开发流程与 Agent 编排框架经验，掌握 RAG 等技术
• Python 与 Web 开发能力，了解数据库与 Linux/Docker 环境
• 较强的问题分析、业务理解与沟通表达

申请策略

• 面试前了解公司 AI 落地的目标场景（技术研发与科研管理）
• 准备一个技术预研转化为落地成果的故事
• 展示自己搭建的 Agent/RAG 项目，讲清架构与效果
• 突出 Python 与 Web 开发的完整项目经历
• 强调快速学习与业务沟通的具体案例
• 动手实践主流 Agent 编排框架与 RAG 检索优化
• 补充 Docker 部署与向量数据库知识

面试指南

• 项目类问题按「需求→技术选型→实现→验证效果」叙述
• 优化类问题从数据、检索、提示词、评估四个层面展开
• 前沿类问题结合自己的预研实践给出判断
• 介绍一个你做过的 Agent 或 RAG 项目，架构如何设计？
• RAG 检索效果差，你会从哪些方面优化？
• 如何评估一个 LLM 应用上线后的效果？
• 你如何把业务人员的需求转化为 AI 方案？
• 最近关注了哪些 AI 前沿技术，有什么想法？