YY-AI全栈工程师（J106565）

优缺点分析

角色解读

• 向高级全栈工程师或AI应用架构师演进
• 可深耕直播业务中台、实时音视频处理或转向大模型应用开发方向
• 逐步承担技术选型、跨端协同与新人带教职责
• 负责直播业务线的全栈开发与系统维护，保障高并发场景下的性能与稳定性
• 聚焦AI前沿技术在直播场景的工程化落地与创新实验
• 承担部分技术调研、需求拆解与代码实现工作
• 扎实的Java或Web前端开发能力，具备独立模块设计与联调经验
• 熟练掌握AI Coding工具链及Agent架构原理，能高效完成提示词工程与工具调用开发
• 具备系统性能调优、故障排查与稳定性建设意识

申请策略

• 提前了解百度智能云或直播相关业务动态，面试时展现对AI工程化的系统性思考
• 准备1-2个完整的项目复盘，突出问题解决路径与技术决策依据
• 突出Java/前端全栈项目经验，重点展示AI Coding或Agent相关实践与提效数据
• 量化性能优化指标（如QPS提升、延迟降低、可用性SLA）
• 体现跨端协作与需求沟通能力
• 深入理解主流Agent框架（如LangChain、AutoGen、Dify）的核心机制
• 强化高并发系统设计、缓存策略与数据库调优能力
• 补充实时音视频基础与流媒体协议知识

面试指南

• 采用STAR法则描述项目背景、个人角色、技术方案与最终收益
• 结合CAP理论、微服务治理或CDN调度说明系统架构设计
• 从Prompt工程、记忆机制、规划推理、工具调用等维度结构化解析Agent原理
• 请介绍一个你使用AI Coding或Agent提升开发效率的实际案例，遇到了哪些瓶颈？
• 如何设计并保证直播系统的低延迟、高可用与弹性扩缩容？
• Agent的核心原理是什么，在实际项目中如何进行工具调用与状态管理？
• 面对线上突发性能瓶颈，你的排查思路与优化手段有哪些？
• 复习操作系统进程调度、内存管理与数据库索引/事务底层知识