AI全栈工程师

优缺点分析

角色解读

• 深耕 AI 编程平台领域，成为生成式 AI 工程专家，主导核心模块或架构升级
• 横向拓展至 AI Agent、DevOps 工具链等方向，成长为技术负责人或架构师
• 积累全栈+AI 交叉经验，向技术总监或产品技术合伙人方向发展
• 设计并开发 AI Coding 平台的前后端架构，包括代码编辑器、实时预览等核心模块
• 集成大语言模型 API（如 OpenAI、Claude），实现 Prompt 工程与上下文管理
• 构建高性能后端服务，支持流式响应（SSE/WebSocket），并与算法团队协作优化 AI 生成代码质量
• 利用 AI 辅助进行测试与文档生成，提升开发效率
• 精通前端框架（React/Next.js/Vue）及 TypeScript，能构建复杂的交互界面
• 掌握至少一门后端语言（Node.js/Python/Go）及相关框架，能开发稳定 API
• 具备数据库设计与优化经验（MySQL/PostgreSQL/MongoDB），熟悉云原生部署（Docker/K8s）
• 有 LLM 调用和 Prompt 工程实践，了解 AI 编程工具的原理与优化方法

申请策略

• 关注出门问问在 AI 编程平台的具体产品方向，在面试中展现对 AI 工具化趋势的独到见解
• 准备一个完整的全栈+AI 演示项目，展示从需求到部署的工程能力
• 突出全栈项目经验，尤其是包含 AI 集成的 Web 应用，如聊天机器人、代码生成工具等
• 强调前后端技术栈的深度，列出使用过的框架、数据库、部署工具及具体成果
• 如有 LLM 或 Prompt 工程相关项目，详细描述实现方式与优化效果
• 展示对开发者体验的追求，如参与开源工具、编写技术博客等
• 补充 LSP、Tree-sitter 等代码解析技术，可尝试构建简易代码补全工具
• 熟悉至少一个大模型 API 的调用与微调方案，实践 Prompt 优化技巧

面试指南

• STAR 法：描述项目背景、任务、行动与结果，突出技术挑战与量化成果
• 对比法：针对技术选型问题，列举多个方案并比较优劣，展示决策能力
• 分层法：对于系统设计问题，从总览到细节，先描述整体架构，再深入关键组件
• 请描述你参与过的全栈项目架构，并说明如何集成 AI 模型
• 如何设计一个支持流式响应的 API 服务？请从技术选型与优化角度回答
• Prompt 工程中如何管理上下文窗口？有哪些策略保证生成结果的质量？
• 在线代码编辑器的实时协作如何实现？如何处理冲突？
• 如果你需要优化 AI 生成代码的安全性，你会怎么做？