人工智能岗

优缺点分析

角色解读

• 从应用开发工程师成长为AI解决方案架构师
• 向技术管理岗位发展，如AI团队负责人
• 在人工智能领域深入，成为大模型应用专家
• 负责基于大语言模型或多模态大模型的应用层产品设计与核心功能代码编写
• 解决大模型应用中的推理性能、效果调优等技术难题
• 参与方案评审，评估大模型能力边界并给出落地方案
• 设计并部署大模型应用服务，包括数据存储、API管理和资源调度
• 熟悉大模型调用、微调及应用框架，具备AI Coding经验
• 掌握Prompt Engineering、RAG等技术原理及实践
• 具备小模型开发与优化能力，熟悉机器学习与深度学习基础算法
• 理解智能体协作、工具调用、任务规划等Agent核心机制

申请策略

• 研究中国机械工业集团有限公司在AI领域的布局和项目
• 准备面试时，重点展示解决技术难题的思路和方法，了解国企文化，适应可能的组织流程
• 突出大模型应用项目经验，特别是Prompt Engineering和RAG实践
• 展示AI Coding能力，如有相关代码仓库或成果
• 强调小模型开发、训练及部署的实际案例
• 体现参与方案评审和团队协作的能力
• 深入学习大模型性能调优和安全治理技术
• 加强Agent工作流设计与实现能力

面试指南

• 使用STAR法则描述项目经验，突出个人贡献和技术难点
• 从模型选择、推理优化、缓存策略等方面回答性能优化
• 结合实际案例说明Prompt设计技巧和RAG实现
• 请描述一个你参与的大模型应用项目，你在其中负责什么？
• 如何优化大模型应用的推理性能？
• 在Prompt Engineering中，有哪些最佳实践或常见问题？
• 如何设计一个Agent工作流来处理复杂任务？
• 你如何确保大模型应用的安全性和治理？