AI Native应用研发

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI Native应用技术，成为领域专家或架构师
• 向技术管理方向发展，带领团队打造更多创新型AI产品
• 横向拓展至产业AI解决方案，结合京东云业务成为行业AI专家
• 跟踪大模型、多模态、Agent等前沿技术趋势，制定AI-Native产品方案
• 主导AI应用的技术选型、架构设计，解决关键难题，优化系统性能
• 结合京东云的业务场景（零售、物流、健康等），将AI能力落地为产业化产品
• 精通至少一个AI核心领域（大模型、深度学习、计算机视觉），具备扎实算法基础
• 熟悉主流AI框架（TensorFlow、PyTorch）及LLM模型应用与优化
• 丰富的工程架构经验，掌握分布式系统、高并发处理、数据存储与计算
• 有AI Agent开发经验，创新意识强，关注前沿动态

申请策略

• 了解京东云业务方向（零售、物流、健康等），思考如何用AI赋能
• 展现“客户为先”价值观，在回答中体现对产品落地的重视
• 突出AI项目经验，尤其是大模型应用、Agent开发等，用具体成果量化
• 强调工程架构能力，如分布式系统设计、高并发优化案例
• 展示对前沿技术的关注，如研究论文、开源贡献、技术博客等
• 体现创新和主观能动性，如自驱完成的技术探索或产品原型
• 深入学习LLM微调、RAG、Agent框架（如LangChain）等
• 补充工程架构知识：分布式系统设计、高并发处理、数据存储

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目类问题
• 技术方案类问题：先明确需求，再对比多种方案优劣，最后给出推荐
• 请介绍一个你主导的AI项目，包括技术选型、架构设计和遇到的挑战
• 你如何理解AI Native应用？与传统AI应用有何区别？
• 请谈谈你对大模型Agent的理解，以及可能的优化方向
• 如何设计一个高并发的AI推理服务？需要考虑哪些因素？
• 你如何跟踪AI前沿技术？举例说明你最近研究的一个新方向
• 复习深度学习、Transformer、LLM核心原理，准备手撕代码