AI 应用前端工程师/架构师（上海/杭州/北京/深圳）

优缺点分析

角色解读

• 成为AI前端领域的专家，主导公司级AI应用架构设计
• 横向扩展到后端AI工程或全栈AI开发，成为AI全栈工程师
• 晋升为技术Leader或架构师，带领团队探索前沿AI技术
• 负责将AI技术（如LLM、机器学习）集成到前端场景中，设计智能工程链路，包括特征工程、模型部署、Prompt调优等
• 搭建AI应用平台，与产品、设计团队协作，将AI能力转化为用户可直接使用的工具或功能
• 持续跟踪AI前沿技术，探索在前端的新应用场景，为业务提供创新方案
• 扎实的前端技术栈，熟悉搭建平台、设计系统、组件库等
• AI工程经验，包括LLM、Prompt工程、向量数据库、Agent、模型微调等
• 了解机器学习/深度学习基础，能根据业务选择合适技术方案
• 良好的英语读写能力，能阅读技术文档和学术论文

申请策略

• 在面试中展现对AI技术趋势的见解，可以准备一个AI在前端的创新案例
• 了解字节跳动的产品生态，思考AI如何提升用户体验
• 突出AI相关项目经验，如LLM应用、模型部署、Prompt优化等
• 展示前端架构能力，尤其是搭建平台或设计系统的经历
• 强调跨团队协作成果，体现与产品、设计的合作效果
• 如果缺乏AI经验，可先学习Prompt工程、LangChain等快速上手
• 补充机器学习基础知识，如RNN、Transformer、CNN等
• 实践一个端到端AI应用项目，从前端到模型调用完整链路

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，结合具体数据说明
• 技术对比法：对比不同方案优缺点，展示技术判断力
• 用户价值导向：从用户体验或业务价值出发阐述技术方案
• 请描述一个你引入AI技术解决前端问题的项目经验
• 如何设计一个基于LLM的聊天组件？需要考虑哪些方面？
• 你如何跟踪AI前沿技术？最近关注哪些方向？
• 谈谈你对Prompt Engineering的理解，以及如何优化Prompt
• 在前端场景中，你觉得AI最大的价值是什么？