乌鸫科技-Java高级开发工程师-AI推理平台

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在AI基础设施和平台工程领域深耕，成为资深后端架构师或AI平台架构师
• 技术管理路线：凭借出色的技术能力和项目推动能力，带领小团队负责子系统或模块的开发与演进
• 领域拓展路线：向AI工程化、MLOps等更广阔的AI基础架构领域发展
• 负责AI推理平台“百炼”的核心后端开发，构建和维护模型管理、部署、授权等关键服务
• 设计并实现面向用户的企业级API，确保接口的稳定性、安全性和易用性
• 参与平台的多云和多站点架构支持，助力业务在不同云环境和区域快速扩展
• 参与产品从需求分析、架构设计到编码实现的全流程工作
• 精通Java/Python后端开发，熟悉Linux操作系统和开发环境
• 具备扎实的计算机科学基础，能够独立进行模块设计与开发
• 拥有高并发、高可用分布式系统的设计和开发经验
• 了解大语言模型(LLM)的基本原理，并具备相关的工程实践经验

申请策略

• 深入研究“百炼”平台的产品功能和技术博客，理解其业务场景和技术挑战，在面试中展现你的思考
• 准备好详细阐述你过去解决过的最复杂的高并发或系统设计问题，突出你的技术决策过程
• 表现出强烈的学习意愿和自驱力，这是应对快速发展的AI领域的重要素质
• 重点突出Java高并发、分布式系统的项目经验，具体描述系统架构、优化措施和成果
• 强调任何与AI/大模型相关的开发或研究经历，即使只是应用或了解原理，也要明确说明
• 突出独立负责模块或项目的设计与开发经历，展现架构设计和问题解决能力
• 展示良好的计算机基础（如数据结构、操作系统、网络）和编程习惯
• 深入学习大模型推理服务架构、模型部署与管理相关的知识（如vLLM, TensorRT-LLM）

面试指南

• 使用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答项目经验问题，重点突出你的技术行动和量化结果
• 回答系统设计问题时，先明确需求和目标，再分模块（如API、调度、存储、监控）进行设计，并解释关键技术的选型理由
• 对于AI相关问题，诚实说明你的了解程度，可以从软件工程角度切入（如如何将模型封装成服务、如何监控服务质量），并展示你的学习和思考过程
• 请介绍一个你设计的高并发Java系统，其中遇到的最大技术挑战是什么？你是如何解决的？
• 如果让你负责设计一个支持多模型、多租户的模型部署平台，你会考虑哪些核心要素？
• 请解释一下大语言模型推理的基本流程和关键性能瓶颈（如延迟、吞吐），在工程上可能如何优化？
• 你如何看待AI平台中模型管理（如版本、授权、灰度）的复杂性？有无相关经验或思路？
• 你为什么对这个AI推理平台的开发岗位感兴趣？你认为自己能带来什么价值？