Ai业务开发工程师（视频平台方向）

优缺点分析

角色解读

• 在AI视频方向深入积累，成为AIGC领域的资深技术专家
• 随着业务闭环的完善，有机会转向技术管理岗，带领小团队独立负责业务模块
• 可向平台架构师方向发展，负责更大规模的AI服务平台设计
• 负责视频AI创作链路的全流程开发，包括需求分析、方案设计、核心开发、测试上线和效果复盘
• 建设生成任务体系和素材资产管理模块，实现任务调度、状态跟踪、存储管理和生命周期控制
• 接入和封装多种AI能力（文生图、图生视频、文生视频等），与产品、运营等团队协作推动业务迭代
• 扎实的服务端或全栈工程能力，熟悉任务系统、异步队列、缓存、数据库设计和接口设计
• 理解AI生成类业务的关键问题，如生成耗时、失败率、成本和质量波动，具备数据和效果意识
• 良好的业务抽象和协作能力，能够将复杂的创作流程整合为清晰的系统设计

申请策略

• 关注波克城市的游戏和AI业务布局，面试中可结合自身经验对视频AI创作场景提出改进想法
• 突出服务端全栈项目经验，尤其是独立负责过的复杂业务模块，强调从设计到上线的完整交付
• 展示在任务调度、异步处理、存储设计、接口设计等方面的具体案例和成果
• 如果有AI模型接入、Prompt调优或质量评估相关经验，务必重点描述
• 补充视频处理、转码、渲染等相关技术知识，了解常见的媒体格式和工具
• 学习AIGC领域的常见模型（如Stable Diffusion、Gen-2等）和Prompt工程实践
• 掌握成本优化和性能监控的方法，如日志分析、链路追踪、成本核算等

面试指南

• 对于系统设计题，可采用分层架构：接入层→任务队列→执行引擎→存储层，并重点说明失败重试和监控
• 对于质量评估题，可从主观（视觉效果、语义一致性）和客观（速度、成本、用户反馈）两个维度回答
• 对于经历题，用STAR法则：情况、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
• 请设计一个视频生成任务调度系统，包括任务提交、队列调度、失败重试和状态通知
• 如何评估AI生成视频的质量？你会从哪些维度进行衡量？
• 描述一次你独立负责复杂业务模块的经历，遇到的最大技术挑战是什么？如何解决的？
• 如果AI生成请求激增导致成本飙升，你会怎么处理？
• 如何保证素材资产的安全性和权限管理？