AI-Native 应用工程师 （智能体与AI应用方向）(J12750)

优缺点分析

角色解读

• 可成长为AI应用架构师或大模型工程专家，向AI基础设施方向深入发展
• 也可转向AI产品经理或技术负责人，主导企业级AI转型战略
• 利用LangChain等框架构建企业级AI应用和智能体工作流，实现大模型与内部业务系统的深度集成
• 设计并维护AI应用的后端架构，确保系统的高可用性、安全性及合规性
• 探索前沿AI技术在业务场景中的落地，推动人机协同的研发模式
• 精通至少一门后端编程语言，熟练掌握LangChain、LlamaIndex等大模型开发框架
• 具备扎实的微服务架构设计能力，熟悉MySQL、Redis、Kafka、Docker、K8s等技术栈
• 深刻理解大模型生态，能解决幻觉、延迟等落地痛点

申请策略

• 准备一个完整的AI应用Demo或开源项目链接，展示从构思到落地的全过程
• 了解四维图新的主营业务（地图与出行数据），思考AI如何赋能其业务场景，在面试中体现业务理解力
• 突出展示大模型应用开发项目，特别是使用LangChain/LlamaIndex构建智能体的案例
• 强调后端架构设计能力，如高并发处理、微服务拆分及性能调优经验
• 列举在解决大模型落地痛点（如幻觉抑制、延迟优化）方面的具体成果
• 深入学习大模型微调、RAG（检索增强生成）及Agent编排技术
• 加强后端工程化能力，特别是容器化部署（Docker/K8s）和消息队列（Kafka）的应用
• 关注AI安全与合规相关知识

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目相关问题，重点突出技术选型理由、遇到的具体问题及解决方案、最终的业务价值或技术指标提升
• 对于架构设计问题，可从分层架构、缓存策略、异步处理、容错机制等方面进行阐述
• 请介绍一个你使用LangChain或类似框架构建的AI应用项目，遇到的最大挑战是什么？
• 如何设计一个高可用的LLM应用架构，以应对模型调用延迟和并发压力？
• 在大模型落地过程中，你采取了哪些措施来减少‘幻觉’并确保数据安全？
• 请描述一下你对RAG技术的理解，以及如何在项目中优化RAG的效果？
• 复习大模型基础知识（Transformer原理、Attention机制等）及主流LLM框架的使用细节
• 准备1-2个深入的技术案例，能够清晰讲解技术难点和解决思路