AI应用开发工程师（Java）-SA2

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从AI应用开发进阶为AI架构师，深入大模型训练与推理优化
• 管理方向：在项目中积累经验，未来可向技术负责人或开发经理发展
• 业务方向：结合普华永道行业咨询背景，转型为AI解决方案专家
• 基于Spring AI框架设计和开发大模型应用，实现RAG、AI Agent等功能，解决企业智能问答、知识库等场景需求
• 使用Java和Vue进行全栈开发，构建高可用后端服务和交互式前端界面
• 参与AI系统架构设计，包括模型微调、部署、容器化（Docker/K8s），并制定开发规范
• 追踪LangChain等前沿框架，探索AI与业务系统融合的新方向
• 扎实的Java后端开发能力，精通Spring Boot/Cloud，熟悉常用数据库和中间件
• 前端能力：熟练使用Vue或React，具备组件化开发和状态管理经验
• AI相关技能：有Spring AI或类似框架经验，理解RAG、Agent、向量数据库等概念
• 工程化能力：掌握Git、Maven/Gradle、CI/CD、Docker/Kubernetes等工具

申请策略

• 在求职信或面试中表达对AI应用落地的热情，并准备一个技术分享案例
• 了解普华永道在AI+咨询领域的业务方向，思考如何将自己的技能融入
• 重点突出Java后端项目经验，尤其是Spring Boot/Cloud微服务架构
• 如果有AI相关项目（如RAG、Agent、知识库），详细描述技术实现和成果
• 展示全栈能力：Vue/React前端经验和Docker/K8s容器化部署经验
• 强调技术文档编写能力和跨团队协作经历
• 快速补强Spring AI框架和LangChain/LlamaIndex的使用，动手实践一个小型RAG项目
• 熟悉PostgreSQL向量扩展（pgvector）和向量数据库基本操作

面试指南

• 对于技术原理类问题：先概述核心概念，再结合具体项目经验展开，最后总结应用场景
• 对于项目经验类问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出个人贡献和难点突破
• 对于开放设计类问题：先确认需求边界，给出两种方案并比较优劣，最后推荐并说明理由
• 请解释RAG技术的原理，并设计一个基于RAG的智能问答系统
• 你在Spring Boot项目中如何实现高并发和性能优化？
• 描述一次你解决跨团队协作中技术冲突的经历
• 你对AI Agent的理解是什么？如何设计一个简单的Agent工作流？
• 如何将一个大模型部署到Kubernetes集群中？需要考虑哪些方面？