AI应用工程师（24/25届启航计划）

优缺点分析

角色解读

• 从AI应用工程师成长为技术专家，深入AI算法或工程架构方向
• 横向拓展至产品、项目或团队管理，成为技术Leader
• 在安克创新内部跨部门轮岗，积累不同业务场景的AI落地经验
• 参与智能应用的全栈研发，从前端到后端构建AI驱动功能模块
• 探索并整合大模型、图像识别等AI技术到具体业务场景，实现技术落地
• 为产品和运营团队开发内部AI工具、接口或解决方案，提升团队效率
• 持续优化系统性能与用户体验，用工程化思维保障产品稳定性
• 扎实的编程基础，熟悉Python等至少一门主流语言
• 了解大模型、图像识别等AI技术的基本原理和应用方式
• 具备全栈开发能力或意愿，能独立完成前后端模块开发
• 良好的工程化思维，熟悉性能优化、API设计、系统架构等

申请策略

• 申请时关注安克创新的AI业务方向，在面试中展现对消费电子+AI场景的理解
• 提前准备一个完整的AI应用demo，展示从想法到实现的全流程
• 突出AI相关项目经验，如利用大模型或图像识别完成的具体应用
• 展示全栈开发能力，附上个人GitHub或项目链接
• 强调算法、数据结构、系统设计等基础能力，以及工程化思维
• 如有竞赛、论文或开源贡献，务必列出
• 熟悉一个大模型API（如ChatGPT）或图像识别框架的使用
• 补强后端开发技能（如Flask/Django）和前端基础（Vue/React）

面试指南

• STAR法则：先说明背景（S）、任务（T），再具体动作（A），最后结果（R），突出你的贡献
• 技术选型框架：从业务需求出发，对比多种方案，权衡性能、成本、可维护性
• 系统设计框架：明确功能与非功能需求，分层架构，考虑扩展性和容错
• 请描述一个你使用大模型或图像识别完成的项目，遇到了哪些技术难点？
• 如何设计一个可靠的RESTful API接口？需要考虑哪些方面？
• 你如何选择适合业务场景的AI模型？
• 如何优化一个线上AI服务的响应速度和吞吐量？
• 你最近关注了哪些AI技术趋势？如何应用到实际工作中？