千问事业部-高级AI客户端研发（智能创作）工程师-广州

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：持续深耕移动端与AI交叉领域，成为AIGC客户端技术架构师或领域专家，主导复杂技术难题攻关
• 技术管理路线：在积累深厚技术功底和业务理解后，可转向技术团队负责人（TL）或技术经理，带领团队完成业务目标
• 跨领域发展：凭借对AI应用和用户产品的深入理解，有机会向产品经理、技术布道师或AI解决方案架构师等方向拓展
• 负责千问App智能创作核心模块（AI生图、视频、修图）的客户端功能开发与架构设计，确保功能稳定、高效运行
• 将AIGC领域的前沿研究成果（如大模型、生成式AI）转化为移动端上流畅、有趣的用户交互与体验
• 与产品经理紧密协作，基于用户反馈和行业趋势，通过技术手段不断优化和扩展AI Agent的能力边界
• 精通Android或iOS平台客户端开发，深入理解系统Framework和底层机制，能进行深度优化
• 具备扎实的计算机基础，包括数据结构、算法、设计模式，并有阅读和理解大型项目源码的能力
• 拥有AI Native应用开发或AIGC相关项目经验，能将AI模型能力与移动端特性结合
• 出色的业务洞察力和问题解决能力，能主动驱动技术方案，用数据衡量和优化结果

申请策略

• 深入研究千问App及同类AI创作应用的产品逻辑和技术博客，了解其技术选型和关注点
• 在面试中展现出对‘将AI技术转化为用户体验’这一过程的深入思考，而不仅仅是实现功能
• 重点突出在Android或iOS平台的深度开发经验，尤其是性能优化、框架原理方面的实践
• 详细展示任何与AIGC、AI Native应用开发相关的项目经历，说明你如何将AI能力集成到客户端
• 举例说明你如何理解业务需求，并通过技术方案设计推动业务指标达成（如用户体验提升、性能数据改善）
• 强调C++、跨端开发（KMP/CMP）、阅读大型开源项目源码等符合要求的加分技能
• 复习和强化移动端基础，如性能优化工具、内存管理、多线程等，同时了解主流AI框架（如TFLite, Core ML）在移动端的部署
• 学习和实践AI Agent、大模型在应用层交互的知识，关注国内外优秀AI Native应用的设计和实现

面试指南

• 对于项目经验类问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰阐述，重点突出你的技术决策和带来的业务/技术成果
• 对于AI Native等开放性问题，先阐述自己的理解，再结合过往项目中的具体实践（哪怕是小点）来论证，最后可以谈谈对未来的思考
• 对于技术方案类问题，从需求分析、技术选型、核心难点攻克、性能与体验保障、后续迭代计划等多个维度结构化回答
• 请介绍一个你过去负责的、复杂的客户端功能开发项目，你是如何进行架构设计和保证体验的？
• 你如何理解‘AI Native应用’？结合你的经验，谈谈如何将AIGC技术（如AI生图）在移动端做好用户体验？
• 在开发高消耗的AI功能（如实时视频处理）时，你会从哪些方面进行性能优化？
• 如果让你负责千问App一个新的智能创作功能（如AI视频剪辑），你的技术方案和落地步骤会是怎样的？
• 你了解KMP（Kotlin Multiplatform）或CMP（Compose Multiplatform）吗？你如何看待它们在跨端开发中的应用？