混元AI 应用开发工程师（数据飞轮）（北京）

优缺点分析

角色解读

• 在AI大模型核心业务线深耕，积累大模型数据飞轮、评测及平台化建设的稀缺行业经验
• 向AI全栈架构师或AI产品技术专家方向发展，未来可主导更复杂的AI应用形态探索
• 负责混元大模型数据飞轮相关的产品、网页和平台的前后端设计与开发，将模型评测、数据生产等需求平台化
• 建设灵活可复用的活动和任务平台，支持快速配置数据征集、评测和众测任务，降低运营成本
• 探索AI产品的新交互形态，并应用AI Coding、Agent等新技术提升团队研发效率
• 扎实的前后端开发能力，熟练掌握React/Vue等前端框架及常见后端框架、数据库设计
• 具备全栈独立开发能力，能独立完成从需求分析、方案设计到上线交付的完整闭环
• 对大模型、AI Agent等前沿技术有浓厚兴趣或实际使用经验，能快速理解模型训练与数据生产业务

申请策略

• 在面试中展现出对AI产品形态的思考，可以准备一两个关于如何提升大模型用户共建参与度的产品创意
• 突出完整的前后端项目经验，特别是使用React/Vue及主流后端框架独立从0到1交付项目的经历
• 展示对大模型、AI Agent或AI Coding的实际使用经验，如开发过相关Demo、参与过开源项目或有深度应用心得
• 强调产品意识，列举过往项目中通过优化用户体验或交互设计提升用户参与度、留存率的具体案例
• 深入学习大模型评测、数据生产及Bad Case收集的业务逻辑，了解主流大模型训练和微调流程
• 熟悉AI Coding工具（如Cursor、Copilot）和Agent框架（如LangChain），并尝试在实际开发中应用以提升效率

面试指南

• STAR法则：针对项目经验问题，按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构化回答，突出独立解决问题的能力和最终的业务收益
• 产品+技术双重视角：在回答业务或需求问题时，先阐述对用户价值和业务目标的理解（产品视角），再给出具体的技术实现方案和架构设计（技术视角）
• 请介绍一个你独立从0到1完成的全栈项目，你在前后端分别做了哪些技术选型和设计？
• 如果需求还不明确，你会如何拆解问题并推动一个探索型AI项目落地？
• 你平时如何使用AI Coding或AI Agent工具？它们如何提升了你的研发效率？
• 在将模型评测或数据生产需求产品化时，你认为最核心的产品体验指标是什么？
• 提前体验腾讯混元大模型及其他主流大模型产品，思考其在数据共建、用户反馈方面的优缺点，形成自己的产品见解
• 复习前端主流框架（React/Vue）的核心原理及后端常见架构设计，准备全栈项目中的技术难点和解决方案