AI全栈开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从全栈开发工程师起步，逐步深耕AI Agent和大模型应用领域
• 可向AI专家架构师方向发展，或转型为技术负责人
• 在58同城内部，有机会参与核心AI平台的演进，积累工业级经验
• 负责AI产品和AI Agent基础平台的全栈开发，包括前端界面和后端服务
• 参与大模型创新应用的研发与落地，如Prompt Engineering、RAG等技术
• 进行系统性能优化、稳定性保障和故障排查，确保线上服务稳定可靠
• 扎实的计算机基础，包括数据结构和算法
• 熟练掌握Java、Python后端开发，以及Vue/React前端框架
• 熟悉Linux、Redis、MySQL、Kafka等中间件
• 了解大语言模型生态，有Agent框架使用经验优先

申请策略

• 关注58同城AI业务方向，了解其招聘需求背后的产品
• 提前实习是加分项，建议尽早申请并展示学习能力
• 突出计算机基础（数据结构、算法）和优秀代码风格
• 强调Java/Python后端和Vue/React前端项目经验
• 如果有LLM或Agent相关项目（如RAG、Prompt工程）务必列出
• 展示高并发或中间件使用经验（Redis、MySQL等）
• 补强大模型生态知识，如LangChain、AutoGPT等框架
• 熟悉至少一个Agent编排框架，如LangGraph、Coze

面试指南

• 对于项目介绍：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）
• 对于技术设计：先明确需求，再考虑架构、数据库、缓存、稳定性等
• 对于AI相关：从基础概念到具体实现，展示知识深度
• 请介绍一个你做的全栈项目，包括技术选型和难点
• 如何设计一个高并发的AI服务接口？需要考虑哪些问题？
• 解释什么是RAG？如何实现一个简单的RAG系统？
• Java和Python在并发处理上有什么不同？你如何选择？
• 你对Agent框架有什么了解？举例说明