大数据和AI工程师（AI应用方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI应用架构，成为团队内的大模型应用技术负责人
• 架构师路线：扩展技术广度，负责更复杂的分布式系统或平台级AI解决方案的设计
• 开发基于Java的AI后端服务，将大模型能力转化为具体的智能业务功能（如问答、审核）
• 在日常编码中深度使用AI工具（如Cursor）来加速开发、测试和重构流程
• 负责AI应用从设计、部署到运维的全生命周期管理，确保其在高并发场景下的稳定性
• 扎实的Java编程与主流后端技术栈（Spring Boot/Cloud, MyBatis, Redis等）功底
• 熟悉大模型应用技术，包括API调用、Prompt设计、RAG和Agent架构
• 具有将AI模型工程化落地的实际经验，并关注系统性能与稳定性

申请策略

• 可以在简历或面试中，准备一个关于如何利用AI工具（如Cursor）提升开发效率的具体故事或数据
• 研究中国电信在AI领域（如智慧家庭、智慧城市）的公开应用案例，思考自己的技能如何与之结合
• 重点描述使用Java技术栈构建后端服务的项目经验，突出Spring Boot/Cloud等具体应用
• 单独列出AI相关实践，如集成大模型API、设计RAG流程或使用AI编程工具提效的具体案例
• 强调在项目中保障系统稳定性和性能优化的经验，体现工程化思维
• 系统学习RAG和Agent架构，并尝试使用LangChain/LlamaIndex等框架完成一个小型项目
• 深入理解主流大模型（如GPT、通义千问等）的API特性和Prompt最佳实践

面试指南

• 项目描述采用STAR原则：清晰说明背景(S)、你的具体任务(T)、你采取的行动(A)以及最终取得的可量化结果(R)
• 技术问题回答要结构化：先阐述核心思路和架构图（如高并发设计），再深入关键技术点（如缓存策略、熔断降级），最后提到监控和优化
• 对于工具和方法类问题，要结合个人实践，说明具体操作、带来的量化收益（如效率提升百分比）和遇到的挑战与解决方法
• 请介绍一个你使用Java和AI技术（如大模型API）解决实际业务问题的项目经历
• 在构建高并发的AI应用时，你会如何设计架构来保证系统的响应速度和稳定性？
• 你平时是如何使用AI编程工具的？能举例说明它如何提升了你的开发效率吗？
• 对于Prompt工程，你有哪些实践经验？如何评估和优化Prompt的效果？
• 如果要你为一个新的业务场景（如智能客服）设计一个RAG系统，你的思路是什么？