AI解决方案工程师

优缺点分析

角色解读

• 可以深耕AI工程化领域，成为AI解决方案架构师，负责企业级AI系统的整体设计
• 可以转向技术管理方向，带领团队负责大型供应链系统的开发和AI集成项目
• 可以拓展业务视野，成为连接技术与业务的解决方案专家，推动AI在更多企业场景落地
• 负责企业级后端服务开发，使用Java/SpringBoot设计和实现核心业务模块，确保系统稳定性和可扩展性
• 参与现有系统的API化改造和现代化迁移，将传统系统架构演进为更易于AI集成的形态
• 将AI/ML模型集成到企业供应链应用中，完成从模型部署到业务功能交付的端到端流程
• 与外部客户直接对接需求，参与客户项目的开发、测试和上线支持，确保项目顺利交付
• 扎实的Java编程和SpringBoot框架开发经验，能够独立完成复杂模块的设计与实现
• 具备系统API化改造和架构迁移的实战经验，熟悉微服务、容器化等现代化技术
• 熟悉AI/ML模型集成技术，了解模型部署、推理优化，有将算法落地到业务系统的经验
• 良好的沟通协调能力，能够将业务需求转化为技术方案，并适应客户项目的协作模式

申请策略

• 在面试中展示你对AI工程化趋势的理解，并准备一个将AI集成到业务系统的案例
• 了解联想在AI和供应链领域的布局，在面试中体现你对公司业务方向的关注
• 突出Java/SpringBoot后端开发经验，尤其是独立负责的核心模块项目，量化成果
• 强调API化改造、系统迁移或现代化项目，展示你对架构演进的理解和实践
• 展示AI/ML模型集成项目，说明如何将模型落地到业务系统，并解决实际问题
• 提及供应链或企业级应用背景，体现对业务场景的理解
• 补充学习LLM/Agent相关技术，了解主流框架（如LangChain）和在企业场景中的应用
• 熟悉容器化技术（Docker、Kubernetes）和微服务架构，提升系统现代化能力

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来回答项目经验问题，突出你的具体贡献和成果
• 在回答技术问题时，先阐述核心概念，再结合项目实例，最后总结技术选型和权衡
• 对于AI应用问题，展示你对技术趋势的理解，并强调落地场景和业务价值
• 请描述一个你使用Java/SpringBoot开发的核心模块，并说明其架构设计
• 你如何将一个AI模型集成到现有的业务系统中？请描述具体流程
• 谈谈你对系统API化改造和现代化迁移的理解，以及你参与过的相关项目
• 你如何理解LLM/Agent在企业场景中的应用？请举例说明
• 描述一次你与业务方沟通需求并转化为技术方案的经历