AI Builder（研发工作流方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深耕AI for DevOps领域，成为能解决复杂研发效能问题的技术专家或架构师
• 技术管理路径：凭借出色的技术视野和项目成果，带领小团队负责某个AI研发工具或平台模块
• 横向拓展路径：将AI研发能力迁移至其他技术领域（如智能运维、数据工程），或转向AI产品经理、技术布道师等角色
• 设计和开发智能工具链，用AI技术优化从需求到上线的整个研发流程，让写代码、测试、部署更高效
• 构建和优化能独立执行复杂编程任务的“研发智能体”，比如让它自己读代码、写代码、找Bug、跑测试
• 将团队积累的工程规范和业务知识“喂”给AI，使其成为更懂业务、更规范的智能助手，并持续评估和优化其表现
• 精通至少一门主流编程语言（如Python/Java/Go），并有完整的业务系统开发经验，能独立负责项目
• 深度掌握大模型应用技术栈，包括提示词工程、检索增强生成（RAG）、工具调用、Agent设计与评测
• 深刻理解现代软件工程流程，熟悉Git、CI/CD、自动化测试，了解大型代码仓库的协作方式
• 具备将模糊的业务需求转化为具体技术方案的能力，以及良好的跨团队沟通协作精神

申请策略

• 深入研究该岗位所在的“核心本地商业-业务研发平台”部门的职责和目标，在面试中展现你对其使命的理解
• 准备一些你对“如何用AI提升研发效能”的独立思考或解决方案构思，能体现你的主动性和创造力
• 突出任何与“AI+研发”相关的项目经验，例如开发内部工具、自动化脚本、或研究过代码生成模型
• 详细描述独立负责过的业务系统开发项目，体现完整的技术设计、开发和上线能力
• 明确列出对RAG、Agent、Prompt Engineering等技术的理解和实践经验，最好有案例说明
• 展示对Git、CI/CD等工程流程的深刻理解和在实际项目中的应用
• 深入实践：动手构建一个小型的AI Agent，让它完成简单的代码查询或生成任务，并将项目过程记录下来
• 技术深化：系统学习大模型应用框架（如LangChain）和先进的RAG技术，了解代码大模型（Code LLMs）的最新进展

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化地回答关于项目经验的问题，突出你的技术决策和贡献
• 在回答设计类问题时，先阐述目标和原则，再分模块（如感知、规划、执行、评估）描述架构，最后讨论可扩展性和潜在问题
• 对于概念性问题，结合你的实际经验（即使很小）来举例说明，并展示你对该领域发展趋势的思考
• 请描述你过去参与的一个最复杂的系统开发项目，你在其中扮演什么角色？遇到了哪些技术挑战？
• 如何设计一个能够理解和修改指定代码仓库的Agent？请阐述你的整体架构思路和需要考虑的关键问题
• 在构建AI研发工具时，如何确保生成的代码或测试用例的质量和可靠性？你会采用哪些评测方法？
• 你如何将团队现有的编码规范、设计模式等工程知识有效地注入到AI Agent中？
• 这个岗位需要同时理解AI技术和软件工程，你认为这两者结合最大的难点和关键点是什么？