【27届实习】全栈工程师（AI native）-Lab 1327

优缺点分析

角色解读

• 从实习转正，成为 AI 产品全栈工程师，深入参与核心项目
• 在 Lab 1327 创新氛围中，可独立孵化产品，成长为技术负责人或产品负责人
• 接触最前沿 AI 技术，积累 LLM/Agent/RAG 实战经验，成为 AI 应用专家
• 参与 AI 创新产品的孵化，将前沿 AI 能力（如 LLM、Agent）与用户痛点结合，打造真正的产品
• 负责产品全栈开发，可能涉及前端、后端、客户端或 Agent 架构，不设技术边界
• 从理解产品需求到编码实现、最终上线，经历完整的产品研发链路
• 利用 AI 工具提升开发效率，并可能参与定义团队的最佳 AI 工作流
• 至少熟悉一门编程语言（前端/后端/客户端均可），具备扎实的编码能力
• 对 AI 技术有深入理解和热情，熟练使用 AI 工具辅助开发
• 具备全栈思维，愿意学习不同技术栈，适应应用开发全链路挑战
• 强大的自驱力和 ownership，能从 0 到 1 推动项目落地

申请策略

• 在简历中突出对 AI 创新产品的理解，展现你对 Lab 1327 业务的兴趣
• 提前了解小红书的 AI 产品方向，准备相关项目案例，强调动手能力
• 突出 AI 相关项目经历（LLM/Agent/RAG），即使个人项目也要详细描述
• 强调全栈开发能力，列出熟悉的技术栈和完成的完整项目
• 展示开源贡献或竞赛成绩（GitHub、ACM/Kaggle），体现技术热情和实力
• 体现自驱力和 ownership，用具体事例说明你如何从 0 到 1 推进一件事
• 学习 LLM、Agent、RAG 相关技术，尝试搭建一个简单 AI 应用
• 补充全栈知识，至少熟悉一个前端框架（如 React/Vue）和一个后端框架（如 Flask/Django）

面试指南

• 项目类问题采用 STAR 法则（情景、任务、行动、结果），突出个人贡献和结果
• 技术选型问题先分析需求，再比较方案，最后给出理由（如成本、性能、生态）
• 学习能力问题强调方法论（如官方文档、实践项目、社区交流），结合具体案例证明
• 介绍一个你使用 LLM 或 Agent 实现的项目，技术难点和解决思路是什么？
• 你如何看待全栈工程师在 AI 产品团队中的角色？
• 如果让你从 0 到 1 做一个 AI 产品，你会如何选型？
• 你如何快速学习一项新技术？请举例说明
• 对小红书 Lab 1327 的创新业务有什么理解？