混元大模型平台全栈开发工程师（深圳/北京）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在平台架构、大模型工程化、AI Coding等方向深耕，成为领域专家
• 技术管理路线：随着平台规模扩大，有机会带领团队负责更大范围的系统设计与交付
• 业务拓展路线：深入理解大模型平台业务，向AI产品、解决方案等方向延伸
• 负责混元大模型一站式平台的前后端全链路研发，包括模型训练、评测、部署、数据管理等核心模块的建设与迭代
• 主导平台前端架构设计，构建高复用、可配置、可扩展的组件化与模板化体系，并开发训练监控、评测看板等复杂可视化页面
• 设计并实现与后端服务的高效通信方案，处理流式数据、实时状态同步等高并发场景，并沉淀组件库与工程化能力
• 与算法研发、AI工程、产品经理等团队深度协作，拆解复杂技术诉求，独立完成核心模块的设计、开发与迭代
• 扎实的前端基础，深入理解前端工程化流程，熟练掌握至少一种主流前端框架（如React/Vue）
• 熟悉Node.js/Java/Go/Python中至少一种后端开发语言，能独立承担服务端开发任务
• 具备组件化、配置化、平台化建设经验，熟悉MySQL/Redis/MQ等常见基础组件
• 熟悉AI Coding相关工具与研发范式，具备良好的沟通协作与逻辑思维能力

申请策略

• 在简历和面试中，主动表达对混元大模型平台的兴趣和理解，展示自己对该领域的思考
• 准备1-2个能体现全栈能力和复杂问题解决能力的项目案例，详细说明你的设计思路和落地过程
• 突出全栈项目经验，尤其是复杂中后台、配置化或平台型产品的架构设计与开发经历
• 重点展示大模型平台、AI平台或数据平台相关研发经验，以及AI编程、Agent应用等实践案例
• 强调组件化、配置化、平台化建设成果，量化性能优化、研发效率提升等指标
• 体现后端开发能力，列出熟悉的语言、框架和中间件，并说明在项目中的具体应用
• 系统梳理大模型训练、推理、评测的基本流程，了解主流大模型平台（如LangChain、Ray等）的架构
• 实践AI Coding工具（如GitHub Copilot、Cursor等），提升开发效率并形成自己的使用范式

面试指南

• STAR法则：清晰描述项目背景、你的任务、采取的行动和最终结果，突出个人贡献和量化成果
• 技术方案类问题：先明确需求和技术约束，再对比不同方案的优劣，最后给出选型理由和架构设计
• 开放性理解题：结合具体案例阐述观点，展现思考深度和对前沿技术的关注
• 请介绍一个你主导的复杂平台型前端项目，包括架构设计、技术选型和遇到的挑战
• 如何设计一个高并发、实时数据同步的大模型训练监控看板？请谈谈你的技术方案
• 你如何理解组件化、配置化和平台化？在过往项目中是如何实践的？
• 谈谈你对大模型工程化（如模型训练、部署、评测）的理解，以及前端在其中能发挥什么价值？
• 你使用过哪些AI Coding工具？它们如何改变了你的开发流程？