AI应用工程师（日常实习生）

优缺点分析

角色解读

• 实习生→初级AI工程师→高级AI工程师→技术专家/架构师，参与前沿AIGC项目
• 也可向AI产品经理或AI解决方案方向转型，积累全栈经验后拥有更广的职业选择
• 在网易平台可接触游戏AI等创新场景，未来可进入AI创业或大厂核心团队
• 参与游戏研发管线中AI应用的全栈开发，包括前端交互和后端服务，将大模型能力落地为AI绘图、Agent画布等具体功能
• 构建高并发、低延迟的AI服务架构，优化模型推理性能和成本，确保产品稳定可靠
• 设计并实现AI Native产品交互，探索人与AI协作的新模式，提升用户体验
• 开发AI应用的基础设施，如agent套件、模型接入和路由，支持多模型调度
• 扎实的计算机基础，熟悉数据结构与算法，掌握Go或Python等编程语言
• 熟悉Linux环境，能独立完成开发、测试、运维和问题排查
• 深入使用过主流大语言模型，掌握Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent等开发技术
• 热爱AIGC技术，熟练使用AI编码工具，有较强的学习能力和动手能力

申请策略

• 在简历中附上个人GitHub或技术博客链接，展示主动学习和动手能力
• 面试前了解网易游戏AI应用动态，思考如何将大模型融入游戏场景，展示创新思维
• 突出计算机相关背景和扎实的基础知识，列出数据结构、算法、编程语言掌握程度
• 强调大模型相关项目经验，如Prompt Engineering、RAG、Agent开发等，展示实际成果
• 体现Linux环境下的开发能力和排查问题能力，可用具体案例说明
• 展示对AIGC领域的热爱，如个人博客、GitHub项目、AI Coding工具使用经验
• 提前熟悉Go或Python语言，尤其是并发编程和Web框架，可刷LeetCode巩固算法
• 深入研究主流大模型API和开发框架（如LangChain、LlamaIndex），动手搭建一个Agent demo

面试指南

• 对于技术原理类问题，采用“定义-原理-应用”结构，先清晰定义，再解释核心机制，最后结合实际场景说明
• 对于项目经验问题，采用“STAR”法则：说明背景、任务、行动和结果，突出个人贡献和思考
• 对于开放设计问题，采用“问题-维度-方案”框架，先明确问题目标，再分维度分析（性能、成本、体验），最后给出合理方案
• 请解释一下Prompt Engineering和RAG的工作原理，并举例说明它们的应用场景
• 你如何设计一个高并发、低延迟的AI推理服务？需要考虑哪些优化点？
• 介绍一个你使用大模型开发的Agent项目，你遇到了哪些挑战？如何解决的？
• 选择一个AIGC产品（如AI绘图工具），分析它的交互设计优缺点
• 在Linux环境下，如何排查一个服务响应缓慢的问题？请列出你的排查思路