AI全栈工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向可在全栈/AI 应用方向上成长为技术专家或架构师，主导业务线的 AI 系统设计
• 横向可转向 AI 产品工程、平台化能力建设或技术管理，带小团队负责一条商家侧产品线
• 依托国际化业务场景，还能积累出海产品与多语言、多区域业务经验，形成稀缺性
• 面向商家侧构建 AI 应用，覆盖商家门店端、商家管理端、销售工具与运营管理后台等多条产品线
• 承担从架构设计到前后端编码实现、再到体验优化的全流程开发工作
• 负责把 AI 模型/智能体能力稳定高效地集成进业务系统，做好调用链路与性能设计
• 与产品、测试、运营紧密协作，把 AI 能力交付成可落地的完整解决方案，并持续做技术预研
• 扎实的 Web 全栈能力，前后端都能独立开发，后端至少熟悉 Go/Python/Java/Node.js 中的一种
• 有 AI Agent（智能体）项目落地经验，理解模型调用、编排与集成的工程实践
• 了解机器学习、深度学习基本概念，能把模型输出转化为可用的前端可视化与交互
• 具备架构设计与技术选型能力，以及跨团队沟通协作和抗压能力

申请策略

• 提前了解滴滴国际化外卖（Food Tech）的业务形态与商家侧产品，面试时能结合业务谈技术方案会加分
• 简历中尽量体现英语或其他外语能力，国际化业务团队会重点关注这一点
• 重点写清楚你参与过的 AI Agent / 大模型应用项目，说明你在其中负责的模块、技术选型和最终效果
• 突出全栈能力：前端框架与后端语言各列出代表项目，最好体现从 0 到 1 搭建或重构的经历
• 展示面向 B 端/商家侧的系统经验，如管理后台、销售工具、运营平台等，强调业务理解
• 如果有开源贡献、技术博客、性能优化或体验优化的量化成果，务必单独列出
• 补齐智能体工程能力：熟悉主流 Agent 编排框架、工具调用、RAG 与提示工程的实际落地
• 强化后端深度：至少精通 Go 或 Python 中的一种，了解高并发调用与模型服务集成的性能优化

面试指南

• 项目类问题用「背景—我的职责—技术方案与取舍—结果与复盘」四段式回答，突出你个人的决策点而非团队成果
• 设计类问题先讲清业务目标与约束（性能、成本、体验），再给 2 个方案对比，最后说明选择理由和后续优化方向
• 协作类问题用具体冲突案例说明你的沟通动作和最终达成的结果，避免只讲态度
• 请介绍一个你主导或深度参与的 AI 智能体项目，架构是怎么设计的，遇到过什么问题？
• 在商家端这类多角色系统中，你如何做前后端架构拆分和技术选型？
• 大模型调用存在延迟和不确定性，你在工程上如何保证稳定性和用户体验？
• 如果让你为商家运营后台设计一个 AI 助手，你会从哪些场景切入，怎么评估效果？
• 你如何与产品、测试、运营协作推进一个跨团队项目？遇到分歧怎么处理？