CBS - IT - AI 后端研发工程师-上海

优缺点分析

角色解读

• 从AI后端工程师向AI架构师或技术负责人发展
• 可转向AI产品经理或AI解决方案专家
• 深耕生成式AI领域，成为行业技术专家
• 设计开发高性能AI业务API及微服务，支撑大规模请求
• 将AI算法模型工程化部署，实现端到端闭环
• 与产品团队协作，快速验证AI原型并推动落地
• 跟踪前沿AI技术，探索创新解决方案
• 精通Python/Node.js及数据库，具备全栈工程能力
• 熟悉大语言模型（GPT等）及AI框架，掌握chatflow、agent等开发
• 微服务架构、容器化、云平台（阿里云/Azure）部署经验
• DevOps、敏捷开发、精益创业方法论，能快速迭代

申请策略

• 准备一个完整的AI项目案例，从设计到部署
• 了解安永的AI业务方向，强调能快速适应变化
• 突出AI项目经验，尤其是大模型应用和工程化案例
• 强调微服务、容器化、云平台部署的实际成果
• 展示开源贡献或社区参与，体现技术热情
• 列出高并发系统设计和性能优化的成就
• 深入学习Dify等AI工程平台和Agent开发
• 补充精益创业和敏捷实践知识，了解咨询行业特点

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
• 技术问题注重设计思路、权衡和可扩展性
• 行为问题突出协作、快速试错和迭代能力
• 请描述一个你负责的AI后端项目，包括架构设计和技术选型
• 如何将一个大模型部署为高可用微服务？
• 你如何处理AI模型版本管理和持续迭代？
• 举例说明你如何与产品团队协作推动AI功能落地
• 你对生成式AI未来发展的看法？