AI 应用工程师（算法工程方向）

优缺点分析

角色解读

• 成长为Agent Infra领域专家，主导AI基础设施架构演进
• 横向拓展至多个业务线，成为AI平台架构师或技术负责人
• 深入AI前沿领域，向AI科学家或技术高管方向发展
• 负责设计并实现Agent框架的实验环境和开发工具链，提升Agent迭代效率和质量
• 建设面向Agent的评测与可观测体系，监控效果、召回、时延等指标，形成迭代闭环
• 设计模型智能路由策略，根据任务类型和成本约束动态选择模型，优化推理效率
• 构建全模态知识库系统，支持文本、图像等多类型数据的解析、召回与Agentic RAG
• 扎实的编程能力，精通Python或TypeScript，熟练使用SQL和Web框架
• 熟悉主流LLM API（如OpenAI、Anthropic），了解模型特性差异
• 熟悉Agent框架（如ClaudeCode、OpenClaw）的实现机制与优化方法
• 具备系统设计思维，能构建可复用、可观测的平台能力

申请策略

• 关注网易AI产品线（如有道、云音乐），在面试中展现业务理解
• 准备1-2个自己主导的Agent或LLM项目，并准备好技术细节
• 突出Agent系统或LLM相关项目经历，特别是从设计到落地的完整案例
• 强调编程能力和系统设计经验，可附上GitHub或技术博客
• 展示对评测、可观测、知识库等方向的理解和实践
• 提前学习常见Agent框架（如LangGraph、Autogen）和OpenAI API调用
• 补充SQL优化、Linux运维、Web框架（如FastAPI）的实用技能
• 了解RAG技术栈和向量数据库（如Milvus、Pinecone）的基本原理

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)用于项目阐述
• 对比分析：先列出不同方案的优缺点，再结合场景给出推荐
• 系统设计：从需求出发，画架构图，考虑扩展性、稳定性、成本
• 请描述你参与过的Agent系统架构，你是如何设计评测指标的？
• 对比不同大模型（如GPT-4、Claude）的优缺点，如何根据场景选择模型？
• 如何设计一个高可用的模型智能路由系统？要考虑哪些因素？
• 在构建知识库时，如何处理多模态数据的召回和排序？
• 你对Agent Infra的可观测性有什么理解？如何监控Agent效果？