27届-后端开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 初级后端工程师 -> 高级后端工程师 -> 资深专家/架构师
• 可向AI Infra方向深耕，或转向大模型应用开发、算法工程化等前沿领域
• 负责大模型运营平台的后端系统开发与维护，确保服务的高可用性和高性能
• 设计并实现支持大模型训练、推理及服务化的底层基础设施和工具链
• 参与前沿AI技术的调研与落地，优化算法使用成本
• 扎实的计算机基础（数据结构、算法、操作系统、网络）
• 熟练掌握至少一门后端语言（Go/Python/C++）
• 了解云原生技术（Docker/K8s）及大模型相关生态（向量数据库等）
• 具备良好的代码规范和团队协作能力

申请策略

• 关注星环科技在金融、能源行业的案例，面试时可结合业务场景谈技术方案
• 强调自己的学习能力和解决复杂问题的思路
• 突出计算机基础课程成绩或相关项目
• 展示Go/Python/C++的实际编码能力（如GitHub项目、竞赛奖项）
• 若有大模型、向量数据库、K8s相关实习或项目经历，务必重点描述
• 复习操作系统、计算机网络、数据结构与算法四大基础
• 学习Docker和Kubernetes的基本操作
• 了解大模型基本原理及LangChain等框架的使用

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
• 技术问题回答要逻辑清晰，先讲原理再讲实践
• 遇到不懂的技术，诚实说明并展示推导过程或学习计划
• 请介绍一个你用Go/Python/C++完成的最复杂的项目，你解决了什么难点？
• 如何设计一个高并发的API接口？考虑过哪些性能优化手段？
• 解释一下TCP三次握手和四次挥手的过程
• 你对大模型推理加速有哪些了解？向量数据库的作用是什么？
• 如果线上服务出现CPU飙升，你如何排查问题？