AI Agent工程师-AI Agent Engineer(J20152)

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从AI Agent工程师成长为系统架构师或AI技术负责人，深入芯片设计自动化领域
• 管理方向：可逐步转向技术团队管理，带领团队攻克复杂工程问题
• 行业跨界：积累EDA+AI双重经验，在半导体或AI芯片领域具备高稀缺性
• 主导AI Agent系统的全栈架构设计，包括技术选型、框架搭建与核心代码编写
• 将AI Agent能力与EDA业务场景（如电路仿真、版图设计）结合，进行需求拆解与模块化设计
• 针对海量数据与高并发场景，优化分布式系统性能，保障高可用与水平扩展
• 跨团队协作完成端到端集成联调，推动产品迭代升级
• 精通Python/Java/Go至少一种语言，具备微服务架构与API设计经验
• 熟悉LangChain、RAG等主流大模型应用框架，了解AI Agent构建原理
• 扎实的分布式系统知识，能应对高并发、海量数据场景的性能优化
• 了解EDA工具链（如Virtuoso、Innovus）或具备微电子背景者优先

申请策略

• 关注长鑫存储的技术博客或产品动态，了解其在AI+EDA方面的布局，面试中展现行业认知
• 准备一个端到端的系统设计案例，说明从需求到实现的高内聚低耦合方案
• 突出主导过的复杂系统架构项目，尤其是涉及AI Agent、大模型或分布式系统的经验
• 强调编程语言精通程度和微服务架构设计案例，最好有性能优化的量化成果
• 如有EDA工具链或半导体相关项目，务必列出，这是核心加分项
• 展示跨团队协作经验及端到端产品交付能力
• 深入LangChain或类似Agent框架的原理与应用，动手搭建过完整的Agent demo
• 补充分布式系统知识（如Kafka、Redis、Kubernetes），刷一些系统设计题

面试指南

• 系统设计题：明确功能需求 → 划分子模块 → 选型（数据库、消息队列、API）→ 高可用与扩展方案 → 与EDA工具集成点
• 技术深度题：先讲基本原理，再结合实际项目经验，突出踩过的坑与优化
• 协作题：用STAR法则（Situation, Task, Action, Result）描述具体冲突场景及解决过程
• 请设计一个用于芯片设计辅助的AI Agent系统架构，考虑与EDA工具交互及高并发场景
• LangChain中Agent的工作原理是什么？如何实现一个自定义工具？
• 如何优化微服务架构以应对海量数据处理？请举例说明
• 你有过哪些跨团队协作的经验？如何处理技术分歧？
• 介绍你主导过的一个大型系统，从架构设计到落地的关键决策