数智化AI开发岗

优缺点分析

角色解读

• 可向AI解决方案架构师方向发展，主导大型企业级AI项目的设计与实施
• 可深入AI平台研发，成为AI平台或数据平台的技术专家
• 有机会转向数字化产品经理或技术管理岗位，结合技术与业务视角
• 负责企业级AI平台的技术方案设计与开发，将业务需求转化为自动化、智能化的应用
• 深入业务场景，进行需求分析、技术选型和实施交付，确保方案落地
• 与产品经理、业务方紧密协作，参与系统功能讨论，推动AI功能与数据服务的整合
• 负责系统架构的优化与安全，保障平台的高可用、可扩展和数据安全
• 扎实的Python和SQL编程能力，能编写存储过程，处理复杂数据逻辑
• 掌握容器化部署（Docker/K8s）、函数计算等云原生技术
• 具备Agent开发经验，了解AI服务与数据服务的整合流程
• 具备业务理解能力，能将业务需求转化为技术方案

申请策略

• 关注吉利汽车数字化转型的业务方向，在面试中展现对汽车行业数智化的理解
• 准备1-2个完整的项目案例，详细说明从需求分析到技术落地的过程
• 突出Python和SQL的实战项目经验，尤其是数据库开发（存储过程）和数据处理相关
• 强调容器化部署（Docker/K8s）或云原生项目的实践经历
• 如有Agent开发或AI应用落地项目，务必详细描述，这是加分项
• 展示业务需求到技术实现的转化案例，体现解决问题的能力
• 系统学习Docker和Kubernetes，掌握容器化部署的常用操作
• 了解主流Agent开发框架（如LangChain）和函数计算服务（如阿里云函数计算）

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，突出个人贡献和技术难点
• 回答业务转化问题时，强调需求分析、技术选型和迭代反馈的闭环
• 技术问题回答时，结合具体场景，展示对架构和性能的思考
• 请介绍一个你主导的企业级AI或自动化项目，从需求到落地的过程
• 如何将业务需求转化为技术方案？请举例说明
• 在Docker/K8s部署中，如何处理高可用和数据安全？
• 你对Agent开发的理解？如何设计一个简单的Agent？
• 如何与业务方和产品经理高效协作？