AI研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从AI研发工程师向高级工程师/架构师发展，负责更大规模AI系统的设计与优化
• 可深入大模型、多模态等前沿方向，成为AI算法与应用结合的专家
• 在浪潮这样的大厂积累云原生和AI工程化经验后，可向技术管理或行业解决方案方向转型
• 负责AI技术工程化落地，包括技术调研、方案设计与编码实现
• 基于Python和Java开发AI后端服务，封装大模型接口并完成前后端联调
• 利用K8s和容器技术进行AI服务部署、编排与GPU资源调度管理
• 搭建智能化AI评测流水线，实现大模型、RAG等组件的自动化评测与迭代
• 熟练掌握Python和Java后端开发，熟悉K8s、容器、虚拟化等云原生技术
• 了解大模型应用开发流程，熟悉主流LLM基准数据集和推理引擎
• 掌握消息队列、分布式存储、并发任务处理等分布式系统关键技术
• 具备需求拆解、逻辑分析和独立开发能力，有AI项目实战经验更佳

申请策略

• 面试前深入了解浪潮的AI业务方向（如浪潮云、AI服务器等），展示对行业应用的理解
• 准备1-2个完整的AI工程化项目案例，详细说明技术选型、架构设计和遇到的问题
• 突出Python和Java后端开发项目经历，尤其是涉及K8s、容器部署的实战经验
• 强调大模型相关项目（如LLM调用、微调、RAG）及工程化落地成果
• 展示在分布式系统、消息队列、高性能计算方面的具体应用案例
• 若K8s经验不足，可先熟悉K8s基础操作及Helm、Kustomize等工具
• 补充GPU调度（如NVIDIA Docker、CUDA）和异构计算相关知识
• 了解主流大模型推理引擎（如vLLM、TensorRT-LLM）及评测方法

面试指南

• 分点回答：先明确目标，再分解步骤，最后总结关键考量（如性能、扩展性、成本）
• 结合项目经验：用STAR法则（情境、任务、行动、结果）具体说明
• 展示技术深度：不仅给出解决方案，还要对比不同方案的优劣，体现思考过程
• 如何设计一个基于K8s的大模型推理服务？需要考虑哪些关键点？
• 描述一个你参与过的AI项目，从需求分析到部署的完整流程
• Python和Java在AI后端开发中各有什么优缺点？你在项目中如何选择？
• 如何优化GPU资源利用率？请举例说明
• 消息队列在AI服务中扮演什么角色？你会选择哪种消息队列？为什么？