AI全栈开发工程实习生（J101284）

优缺点分析

角色解读

• 技术深化：从全栈开发逐步深入到 AI 基础设施和 Agent 工作流构建，成为 AI 工程专家
• 范式引领：成为 Vibe Coding 等前沿开发范式的实践者和推广者，影响团队开发模式
• 职业发展：实习生表现优秀可转正，未来向高级全栈工程师、AI 架构师或技术管理方向成长
• 负责前端(React/Vue)和后端(Node.js/Golang)的全栈业务开发，从需求到上线全程参与
• 深度使用 AI Coding 工具（如 Claude Code、Cursor）构建和维护 AI 研发基础设施，如 MCP 工具、CLI 等
• 参与推动 Vibe Coding、Spec Coding 等前沿研发范式的落地，探索 AI 产品的交互优化和性能调优
• 持续关注 AI/LLM 最新进展，参与技术方案讨论和代码评审，助力团队形成 AI+全栈协作模式
• 扎实的计算机基础：数据结构、算法、网络、操作系统，至少熟练一门编程语言
• 前端技能：熟练掌握 React 或 Vue，熟悉 TypeScript，具备组件化设计和工程架构思维
• 后端基础：了解 Node.js 或 Golang（优先），有服务端开发经验更佳
• AI 工具应用：熟练使用 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编码工具，了解 MCP、Skills 等底层机制

申请策略

• 在面试中主动表达对 AI 开发范式的热情，例如对 Vibe Coding 的理解或实践探索
• 关注百度 AI 相关开源项目（如 PaddlePaddle、ERNIE），提前了解公司技术栈，展示你的兴趣
• 突出全栈项目经验：展示你在 React/Vue 和 Node.js/Golang 上的实际项目，尤其是涉及前后端联调或完整上线的项目
• 强调 AI 工具使用：如有使用 AI 编码工具（如 GitHub Copilot、Cursor）的经验，务必提及，最好有量化产出
• 展示计算机基础：算法竞赛、开源贡献、个人博客或 GitHub 项目能体现扎实基础，加分项
• 体现学习能力：列举快速学习新技术的经历，如自学框架、参与 Hackathon 等
• 提前熟悉 AI Coding 工具：安装并试用 Claude Code、Cursor 或 Codex，了解 Rules、MCP 等概念
• 强化全栈实战：用 React+Node.js 或 Vue+Golang 完成一个简单项目，并集成 AI 功能（如调用 LLM API）

面试指南

• 项目经验问题建议使用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果），突出技术选型、难点和成果
• AI 工具相关问题：先说明你使用过的工具和具体场景，再分析其优缺点，展示批判性思考
• 技术设计问题：从需求分析、技术选型、架构设计到实现细节层层递进，展现工程思维
• 请讲讲你使用 React 或 Vue 开发的一个项目，如何设计组件和状态管理？
• 如何理解前端和后端在 AI 应用中的协作？请结合一个例子说明
• 你有没有使用过 AI 编码工具？它们如何帮助你提高效率？
• 什么是 MCP？你知道它是如何工作的吗？
• 如果让你设计一个基于 LLM 的智能搜索功能，你会如何实现前端交互和后端 API？