全栈软件工程师/专家-Full Stack Software Engineer/Expert(J17531)

优缺点分析

角色解读

• 深入技术栈，向架构师或技术专家方向发展，主导大型系统的设计与优化
• 结合 AI 基础，转型为 AI 工程化专家，专注于模型部署、推理优化和 MLOps
• 横向拓展至技术管理岗位，带领团队完成全栈项目交付
• 使用 Python 或 Java 框架快速开发 Web 应用的前端和后端，覆盖从界面到数据存储的完整链路
• 设计和优化关系型数据库，编写高效 SQL 并维护数据的一致性和完整性
• 与算法工程师协作，将机器学习模型封装为 Docker 容器并部署到 Kubernetes 集群，提供在线推理服务
• 参与 CI/CD 流水线搭建、性能测试和故障排查，保障服务的高可用和稳定性
• 扎实的全栈开发能力，能独立完成项目交付，熟悉至少一种主流后端框架（如 Django、Spring Boot）
• 精通关系型数据库设计、索引优化、事务处理和分库分表
• 了解 Docker 和 Kubernetes 基础操作，能进行容器化部署和编排
• 具备良好的编码习惯和单元测试意识，熟悉 Git 版本控制和 Linux 环境

申请策略

• 了解长鑫存储的业务方向（半导体制造、工业 AI 等），在面试中展示对行业的兴趣
• 准备一个全栈项目的完整案例，从设计到部署的流程，重点讲技术选型和遇到的问题
• 突出独立交付完整项目的经历，并说明在前端、后端、数据库及部署方面的全栈能力
• 强调对 Spring Boot 或 Django 的深入使用，并列出具体项目中数据库优化的成果
• 如果有 AI 模型部署或容器化经验（如 Docker、K8s），务必详细描述
• 展示良好的代码规范和单元测试习惯，如 PEP8 或 Google Java Style 的遵循案例
• 如果主要用 Java，可以快速学习 Python 基础及 Django 框架，增加匹配度
• 补充 Docker 和 Kubernetes 实操经验，可以自己部署一个小型应用

面试指南

• 对于项目问题，采用 STAR 原则：背景、任务、行动、结果，重点突出个人贡献和技术难点
• 对于数据库优化，先分析问题（慢查询日志），再说明索引策略、SQL 重写、分表等方案
• 对于技术方案，给出清晰步骤，并提及可能的风险和备用方案
• 描述你独立交付的一个全栈项目，包括技术选型、数据库设计、部署方式
• 如何优化一个慢查询？请举例说明索引、事务、分库分表的应用场景
• 如何将一个 PyTorch 模型封装成 RESTful API 并部署到 Kubernetes？
• 你在 CI/CD 流程中遇到过哪些问题？如何解决？
• 谈谈你对微服务架构的理解，以及消息队列在其中的作用