蚂蚁集团-大前端研发工程师（AI Native）-证券

优缺点分析

角色解读

• 在大前端领域深耕，从工程师成长为架构师，主导复杂系统的技术演进
• 结合AI Native方向，转型为AI工程化专家，推动研发模式变革，未来可向技术管理或技术专家双通道发展
• 在金融科技赛道积累证券业务认知，成为懂业务懂技术的复合型人才，晋升空间广阔
• 负责证券业务大前端应用（H5、核心模块、Hybrid容器）的设计、开发与优化，确保稳定性和性能
• 进行大前端架构设计，攻克启动、功耗、卡顿、内存、网络等性能难题，提升用户体验
• 采用AI Native研发模式，在需求、编码、测试等环节应用AI Coding和Agentic Workflow，提高研发效率
• 参与证券领域AI能力建设，如Agent、Context、Knowledge等资产沉淀，探索前端智能差异化落地
• 扎实的计算机基础，精通JS/CSS/HTML/DOM，深入理解React/Vue等框架原理及Webpack/Vite构建工具
• 熟悉移动端开发（Android/iOS/鸿蒙）或跨平台技术（C/C++/Rust），具备容器建设经验者更佳
• 掌握AI Coding、大语言模型、Agent、Workflow等AI工程技术，有实际使用AI工具辅助研发的经验
• 具备性能优化、代码质量把控和端到端问题解决能力

申请策略

• 提前了解蚂蚁集团证券业务的现状和技术栈，在面试中展现对业务的思考
• 准备一个体现端到端解决复杂技术问题的项目案例，突出架构设计和推动能力
• 突出大前端项目经验，尤其是H5、Hybrid、性能优化方面的实际案例，如启动优化、卡顿治理等
• 强调对React/Vue框架原理的理解，展示源码阅读或二次开发经历，体现深度
• 如有移动端或跨端开发经验（Android/iOS/鸿蒙/小程序），务必详细描述
• 明确展示AI工具使用经历，如用Copilot、ChatGPT辅助编程，或参与过Agent、Workflow相关项目
• 补充学习Agent、Workflow等AI工程概念，动手搭建简单的AI辅助开发工具，提升技术敏锐度
• 了解证券、股票、交易的基础知识，熟悉行情数据结构和常见业务逻辑

面试指南

• 对于技术深度题，采用STAR法则：背景、任务、行动、结果
• 重点量化成果，如性能提升百分比、崩溃率下降等
• 对于AI相关问题，先阐述对AI Native的理解，然后举例说明实际应用和效果，最后表达持续探索的意愿
• 对于架构设计题，从需求分析、技术选型、架构分层、风险控制等方面展开，体现全局思维
• 请详细讲讲你做过的最复杂的前端性能优化项目，如何定位和解决问题？
• 如何理解AI Native研发模式？你有哪些使用AI工具提升开发效率的实践经验？
• 在Hybrid容器或跨端开发中，如何处理原生与Web的通信和兼容性问题？
• 面对高并发的行情数据，前端如何保证渲染性能和数据的实时性？