AI应用工程师（J101300）

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：深入AI Agent和LLM领域，成为大模型应用专家
• 管理方向：可向技术Leader发展，带领团队推动智能化项目
• 业务方向：结合业务理解，转型为AI产品经理或解决方案架构师
• 负责AI Agent产品的技术规划和开发，将大模型能力应用到企业IT、安全、工程等场景
• 深入理解业务需求，设计并实现智能助手、知识库、工作流等核心功能
• 将AI应用与内部系统集成，实现端到端自动化，并持续跟踪优化效果
• 扎实的编程能力，熟练掌握Python或Go，具备2年以上开发经验
• 熟悉大模型应用开发，掌握提示词工程、Agent架构、向量库、知识库等技术
• 具备系统集成能力，能完成API对接和业务流程编排
• 良好的业务理解力，能将业务问题转化为AI解决方案

申请策略

• 了解百度内部AI平台（如文心一言）及其生态，面试中展现热情
• 准备一个AI应用落地的完整案例，从需求到实现，体现你的工程和业务能力
• 突出AI应用项目经验，尤其是Agent、智能助手、工作流自动化相关案例
• 强调编程能力（Python/Go）和系统集成经验（API、业务流程编排）
• 展示对大模型技术的理解，如提示词工程、Agent架构等
• 如有业务理解或跨团队协作经历，务必提及
• 提前复习大模型应用开发框架（如LangChain、LlamaIndex）
• 补充知识库、向量数据库（如FAISS、Milvus）的实践

面试指南

• 对于项目介绍类问题，使用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出技术难点和你的贡献
• 对于架构设计类问题，先从需求出发，再拆解模块（如Agent、知识库、工作流），最后说明集成和优化
• 对于技术概念类问题，先给出定义，再结合实际例子说明应用场景和注意事项
• 请介绍一个你负责的AI应用项目，技术选型和架构是如何设计的？
• 如何设计一个企业级AI Agent，需要考虑哪些关键因素？
• 解释提示词工程中的Few-shot和Chain-of-Thought，并举例说明
• 假设需要将内部工单系统与AI助手集成，你会如何设计流程？
• 如何评估和优化大模型在业务场景中的效果？