AI算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 向资深AI算法工程师发展，深入Agent与LLM底层技术
• 转向AI架构师，负责大规模AI系统设计与技术决策
• 横向扩展至AIOps、云原生等领域，成为复合型技术专家
• 设计和开发AI Agent框架，提升任务完成率和系统可靠性
• 优化Agent推理链路，减少Token消耗，提高执行效率
• 搭建Eval评估体系，量化Agent能力并推动持续迭代
• 结合xCloud业务场景落地AI能力，解决用户痛点并沉淀可复用方案
• 熟悉主流LLM API调用及Agent框架（LangChain、LlamaIndex、AutoGen等）
• 掌握Prompt工程、上下文压缩、Token管理等优化技术
• 具备Agent任务规划、工具调用、多步推理的工程实践经验
• 了解Eval评估体系和MLOps，有私有化部署经验更佳

申请策略

• 关注联想xCloud业务方向，在面试中展现对AIOps的理解
• 准备一个完整的Agent项目介绍，从问题到解决方案再到效果
• 突出Agent框架项目经验，包括设计、优化和评估的量化成果
• 展示LLM API调用、Prompt工程和Token优化的具体案例
• 如有Eval体系或MLOps经验，单独列出并描述效果
• 强调业务场景落地经验，说明用户痛点与价值
• 深入掌握LangChain或AutoGen的源码，理解Agent内部机制
• 学习MLOps工具（如MLflow、Kubeflow）和云原生部署

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验
• 对比不同方案优缺点，展示技术选型能力
• 结合实际数据说明优化效果，量化指标（如Token减少百分比、任务成功率提升）
• 请详细描述你设计过的Agent框架，如何保证任务可靠性？
• 如何优化Agent的Token消耗？举例说明
• 你搭建过Eval评估体系吗？有哪些指标和工具？
• 遇到多轮对话中上下文丢失的问题，你怎么解决？
• 谈谈对LangChain和AutoGen的理解及使用场景