AI 全栈工程师

优缺点分析

角色解读

• 向AI基础设施架构师方向发展，负责更大规模的路由与调度系统设计
• 转向AI产品与技术管理岗位，主导AI平台的整体技术演进
• 深耕LLM领域，成为全栈AI专家，在模型评测、成本优化等方向持续深入
• 设计并实现AI模型智能路由引擎，确保请求到模型的最优匹配和低延迟决策
• 构建多层级计费引擎，实现精细化成本核算与防滥用机制
• 负责系统基础设施与可靠性优化，包括微服务部署、缓存、数据库高可用等
• 整合AI模型评测数据，搭建实时价格缓存与同步的数据管道
• 精通Go或Python后端开发，熟悉Next.js/React前端开发，能独立完成全链路开发
• 深入理解主流LLM模型的能力边界、成本结构和API协议，有模型选型经验
• 掌握Redis+PostgreSQL，具备低延迟决策系统经验（如推荐/路由/调度）
• 熟悉API网关/路由模式、云原生容器化部署与运维

申请策略

• 提前了解京东科技的技术博客和AI基础设施公开分享，展现对公司的兴趣
• 准备一个与AI路由、计费或性能优化相关的项目案例，用STAR法则阐述
• 突出与LLM相关的项目经验，如模型路由、对话系统、成本优化等
• 强调全栈开发能力，包括前后端项目和高性能系统设计
• 展示高并发、低延迟系统的实战经验，如推荐、广告竞价等
• 如果有计费、支付或SaaS系统经验，务必突出
• 补充Go语言性能优化和并发编程知识
• 学习AI模型路由与调度算法，了解API网关架构

面试指南

• 使用STAR法则：Situation, Task, Action, Result，结构化描述项目经验
• 从架构设计角度思考：先明确需求，再比较方案，最终选择权衡后的方案
• 结合具体数据：提及延迟、QPS、成本等量化指标，体现工程量化思维
• 如何设计一个低延迟的AI模型路由系统？请画出架构图并说明关键设计点
• 谈谈你对主流LLM模型成本结构的理解，如何进行性价比评估？
• 在微服务架构中，如何实现故障自动转移和缓存熔断？
• 描述一次你解决的性能瓶颈问题，具体做了什么优化？
• 计费系统中的防滥用机制有哪些实现方式？