Senior AI Software Engineer

优缺点分析

角色解读

• 深入AI Agent前沿技术，成为Agent架构专家或技术负责人
• 横向拓展至多模态、RAG等方向，推动AI技术在游戏行业的创新应用
• 向AI技术管理方向发展，带领团队打造下一代智能产品
• 设计并实现高效、可扩展的AI Agent系统架构，涵盖感知、规划、决策与执行全链路
• 开发Agent核心模块，包括任务分解、工具调用、记忆机制、多步推理与自我反思
• 集成大语言模型（GPT、Claude等）并进行提示工程与思维链优化，构建复杂工作流
• 建设工具生态，如网络搜索、数据库查询、代码执行等，并建立评估体系持续迭代优化
• 精通Python，具备扎实的软件工程能力和良好的编码习惯
• 熟悉主流大语言模型API及使用模式，有LLM应用开发实战经验
• 理解AI Agent基础框架（ReAct、Tool Use），了解LangChain、AutoGen等开发框架
• 具备突出的问题解决能力和团队协作沟通能力

申请策略

• 了解雷蛇在AI游戏领域的布局，在面试中展示对游戏+AI结合的理解
• 准备一个完整的AI Agent项目案例，详细说明设计思路、技术选型和迭代过程
• 突出LLM应用开发经验，特别是基于GPT、Claude等模型的Agent项目
• 展示使用LangChain、AutoGen等框架的具体项目成果，如任务分解、工具调用等
• 强调Python编程能力和软件工程实践，如代码质量、架构设计
• 如有GitHub开源项目或技术博客，务必附上链接，体现技术热情
• 系统学习LangChain、LlamaIndex等主流Agent框架，动手搭建Demo项目
• 深入了解RAG技术及向量数据库（如Pinecone、Chroma），完善知识体系

面试指南

• 结合具体项目经验，从问题定义、技术选型、实现细节、优化迭代四个层面展开
• 遇到困难时，展示分析过程和解决方案，突出逻辑性和学习能力
• 对前沿技术保持开放态度，能客观评价优缺点，并表达自己的思考
• 请解释ReAct模式的工作原理，并举例如何应用在Agent中
• 如何设计一个Agent的长期记忆机制？你遇到过哪些挑战？
• 在使用LangChain或类似框架时，你是如何处理工具调用和错误恢复的？
• 假设你需要让Agent执行一个多步骤任务，如何确保其可靠性和准确性？
• 你如何看待当前AI Agent的局限性？有什么改进思路？