AI全栈开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 向AI架构师或首席科学家方向发展，主导公司级AI战略与技术选型
• 转向AI产品负责人或技术总监，兼顾技术管理与业务商业化落地
• 成为垂直领域（如智能办公、AI营销）的技术专家，深耕行业解决方案
• 设计并优化AI应用的整体架构，确保从需求到落地的全流程技术支撑
• 深入探索大模型在特定行业场景（如办公、营销）的应用，输出切实可行的技术方案
• 负责大模型的性能优化，包括选型、部署、量化压缩及推理加速，解决算力与效率瓶颈
• 通过代码评审和技术分享，指导团队成员，提升整体研发效能与技术氛围
• 精通大模型底层原理（Transformer/MoE）及微调、量化、部署等核心技术
• 熟练掌握RAG、Prompt工程、智能体开发框架（LangChain/LlamaIndex等）及向量/图数据库
• 具备扎实的编程基础（Python/Java）和系统架构设计能力，能处理高并发与复杂工程问题
• 优秀的英文文献阅读能力，能快速跟进并应用最新的AI研究成果

申请策略

• 准备技术作品集：如有开源贡献或技术博客，务必附上，展示对前沿技术的深刻理解
• 了解联想AI战略：提前研究联想在AI PC、智能办公等领域的布局，面试中结合公司业务谈技术落地思路会更加分
• 突出大模型项目经验：详细列出参与的LLM微调、部署、量化案例，强调性能提升数据（如推理速度提升X%）
• 展示全栈能力：体现从算法研究到工程落地的完整闭环经验，特别是使用LangChain/RAG等框架解决实际问题的案例
• 强调架构设计：描述如何设计高可用、可扩展的AI应用架构，以及解决复杂技术难题的思路
• 体现技术影响力：列举技术分享、代码规范制定、团队指导等提升团队效能的贡献
• 深化模型优化技能：重点钻研模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）及推理引擎（如vLLM, TensorRT-LLM）的使用
• 拓展智能体技术：深入学习Agent架构、多智能体协作及复杂任务规划技术

面试指南

• STAR法则：针对项目类问题，按情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构回答，重点突出Action中的技术细节和你的决策逻辑
• 对比分析：针对技术选型或优化方案，采用对比分析法，阐述不同方案的优缺点及最终选择依据
• 数据驱动：用具体数据（如QPS提升、延迟降低、准确率提高）来证明你的技术成果和价值
• 结构化思维：针对架构设计类问题，从整体架构、模块划分、数据流、异常处理等多维度展开，展现系统性思考
• 请详细介绍一个你主导的大模型落地项目，包括选型、优化策略及最终效果
• 在大模型推理加速方面，你有哪些具体的优化手段？如何处理显存瓶颈？
• 如何设计一个基于RAG的企业级知识库问答系统？如何解决幻觉和检索准确性问题？
• 面对快速迭代的AI技术，你如何保持技术敏锐度并将其转化为团队生产力？