AI-Native 全栈工程师（偏后端）

优缺点分析

角色解读

• 在大模型应用工程方向持续深耕，可成长为 AI 应用架构师或全栈技术专家
• 随着产品线扩展，有机会转向技术负责人角色，负责更大范围的工程体系与团队
• 代码生成与开发者工具方向的经验，在 AI 工具类公司之间具有较强的迁移性
• 参与大模型驱动的代码生成产品研发，把模型能力封装成开发者可直接使用的服务与工具
• 负责后端服务的设计、开发与维护，包括 API 设计、数据库操作、服务器搭建与分布式计算
• 持续优化系统性能与稳定性，对核心模块进行重构，保障高并发场景下的服务质量
• 跟踪 AI 领域最新进展，评估并落地适合团队的新技术方案
• 至少精通前端或后端一个方向：后端需熟悉 Python/Java/Go 之一，前端需掌握 TypeScript、React/Vue、Next.js 等
• 熟悉 Linux、Docker、Kubernetes 等容器与云原生技术，了解服务部署流程与 Prometheus + Grafana 监控体系
• 具备工程化思维与性能优化能力，能定位并解决系统瓶颈
• 对大模型有强烈兴趣，理解 LLM 应用的基本形态与调用方式

申请策略

• 投递前先体验智谱的大模型与代码生成相关产品，准备一两条具体的产品改进想法
• 简历中明确标注自己偏后端还是全栈，并突出与「代码生成」「开发者工具」相关的项目背景
• 突出由你主导的后端项目：API 设计、数据库、微服务拆分、分布式系统，并用数据量化性能或稳定性提升
• 展示大模型相关实践，如调用 LLM API、Prompt 工程、代码生成/Agent 类项目经验
• 写明云原生落地经验：Docker、Kubernetes 部署，Prometheus + Grafana 监控告警体系搭建
• 如有前端工程化经验（React/Vue、Next.js、Node.js 构建优化），作为全栈加分项单独列出
• 补齐 LLM 应用开发基础：Function Calling、RAG、Agent 框架以及代码生成的评测方法
• 强化性能优化与可观测性能力，准备一两个具体的压测、调优或重构案例

面试指南

• 用 STAR 结构讲项目：背景—目标—你的具体动作—可量化结果，重点讲清技术决策背后的理由与取舍
• 设计类问题先明确需求与约束（QPS、延迟、成本、可维护性），再分层给出方案并说明为什么这样选
• 技术视野类问题要具体，讲你实际动手试过的工具或读过的方案，并关联到业务价值与落地成本
• 请介绍一个你主导的后端系统，说明架构设计、遇到的性能瓶颈以及你如何优化
• 你如何理解大模型在代码生成场景中的能力边界？如果让你设计一个代码补全服务，会怎么做？
• 前端和后端你更擅长哪一端？请各举一个你解决过的工程化难题
• Docker/Kubernetes 在你之前的项目中是如何使用的？线上服务抖动你会如何排查？
• 你最近关注了哪些 AI 领域的新进展？它可能如何影响我们的产品？