软件产品-应用软件开发工程师-大模型-杭州

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深入大模型应用与算法，成为AI应用架构师或算法工程师
• 产品技术路线：结合业务理解，成长为AI产品经理或解决方案专家
• 研发管理路线：在项目中积累经验，带领小团队负责更复杂的系统模块
• 参与大模型（LLM）的应用层开发，将AI能力转化为实际可用的产品功能或内部工具
• 根据产品设计，独立或协作完成前端界面与后端服务的开发与集成
• 在团队中进行技术验证，构建原型和Demo，推动技术方案的落地与迭代
• 扎实的Python编程能力，熟悉Web开发框架（如Django/Flask）或后端服务开发
• 对大模型技术有热情和基本理解，熟悉Prompt工程和主流大模型API的使用
• 具备快速学习和动手实践能力，能将技术方案转化为可运行的代码

申请策略

• 研究海康威视在AI或大模型领域的公开动作和产品，思考该岗位可能支持的业务场景
• 在面试中展现出你对AI应用落地的思考，以及你主动探索和实践的例子
• 明确表达你希望获得系统性指导和在AI领域长期发展的意愿
• 重点突出Python项目经历，尤其是涉及API调用、数据处理或Web开发的实践
• 如果有使用大模型相关平台（如OpenAI, Hugging Face）的经验或个人项目，务必详细描述
• 展现快速学习和解决问题的能力，可以描述自学新技术并应用到项目中的经历
• 强调团队协作和沟通能力，因为岗位涉及产品、设计等多方协作
• 系统学习Prompt Engineering的理论和技巧，尝试用不同平台API完成创意项目

面试指南

• 技术问题：采用“背景-行动-结果”（STAR）法则，结合具体代码或技术选型细节进行阐述
• 设计/方案类问题：体现结构化思维，从需求分析、技术选型、核心实现、评估指标等维度展开
• 规划类问题：结合公司业务方向，将个人兴趣与岗位要求结合，展现清晰的成长路径
• 行为/方法论问题：强调学习能力、主动性和解决问题的逻辑，可举过往实践中的小例子佐证
• 请介绍一个你使用Python完成的项目，遇到了什么技术难点，如何解决的？
• 你如何理解大模型中的Prompt Engineering？请举例说明如何优化Prompt效果
• 如果让你设计一个基于大模型的智能问答Demo，你会考虑哪些关键步骤和技术选型？
• 你对未来从事大模型应用开发有什么规划？