AI Full Stack Engineer

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕全栈技术，可向高级全栈工程师、前端/后端架构师或技术专家方向发展
• 特定领域专家：在AI应用与工程化结合的领域深入，成为AI应用工程师或技术负责人
• 综合管理路线：在承担更多项目与团队协调职责后，可转向技术经理或研发团队负责人
• 独立负责从数据库设计到前端交互的完整Web应用模块开发与维护
• 构建和优化后端服务，处理业务逻辑、数据交互，并与小程序、移动端协同
• 参与系统测试、性能调优，保障线上产品的稳定性和响应速度
• 在业务开发中探索并尝试应用人工智能、云原生等新技术提升产品能力
• 扎实的前端开发能力：精通HTML/CSS/JavaScript，并能熟练运用至少一种大前端框架（如Vue/React）开发PC、H5、小程序及APP
• 熟练的后端开发能力：掌握Java或Python，能使用SpringBoot/MyBatis等主流框架构建后端服务与API
• 数据库与架构思维：具备数据库设计与SQL优化能力，并有初步的系统架构设计意识以支持应用扩展
• 新技术学习与应用能力：对AI大模型、云原生技术（Docker/K8s）有基础了解或实践兴趣，能快速学习并应用于项目

申请策略

• 了解公司业务与产品：研究安百拓（Epiroc）的核心产品、数字化解决方案（如“6th Sense”）以及在可持续采矿方面的举措，在面试中体现你的了解与兴趣
• 准备AI与工程结合的思考：思考并准备如何将大模型等AI技术应用于具体的工业场景（如设备预测性维护、操作手册智能问答），这将是突出的加分项
• 突出全栈项目经验：重点描述独立负责或深度参与的、包含前后端及数据库的完整项目，说明技术选型与成果
• 量化技术成果：使用数据（如性能提升百分比、用户量、处理数据量）展示你在系统优化、稳定性保障方面的贡献
• 展示学习与探索能力：将‘Plus Items’中的技术探索（如AI项目、云原生实践）作为个人项目或学习成果清晰列出
• 强调团队协作与沟通：通过具体事例描述如何与产品、设计或其他开发人员协作推进项目
• 强化AI工程化实践：学习并实践将大模型（如GPT）通过API或轻量级框架集成到Web应用中，构建一个简单Demo
• 深入云原生基础：通过Docker打包部署一个个人项目，并使用Kubernetes进行基础编排，了解其核心概念

面试指南

• （技术项目类问题）使用STAR法则，重点阐述你在其中的角色、面对的技术挑战、采取的具体行动（技术方案）以及最终可量化的成果
• （技术理念与实践类问题）结合JD要求和自己的项目经验，先阐述通用原则（如缓存、负载均衡、监控），再给出1-2个你实际应用的例子
• （情景与沟通类问题）展现你的主动性、协作精神和解决问题的思路，强调“目标一致”和“寻求双赢方案”
• （动机与文化匹配类问题）将个人职业发展目标与公司的技术环境、行业前景或企业文化（如创新、可持续发展）相结合
• 请介绍一个你独立负责或深度参与的全栈项目，描述你的具体职责和技术栈
• 在项目开发中，你如何保证系统的性能与稳定性？请举例说明你做过哪些优化
• 你对将人工智能技术（如大模型）应用于传统Web开发有什么理解或实践经验？
• 请描述一次你与团队成员或跨部门同事发生技术分歧时，你是如何沟通和解决的