AI 全栈工程师

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI基础设施领域，成为模型路由与调度方向的专家
• 向架构师方向发展，负责更大规模的AI平台架构设计
• 横向拓展至推荐系统、广告引擎等相邻领域，提升综合技术影响力
• 设计并实现AI模型智能路由引擎，根据请求特征将任务最优分配给不同LLM模型，确保低延迟和成本控制
• 构建多层级AI服务计费系统，实现精细化成本核算与防滥用机制
• 负责微服务架构的部署优化、缓存熔断、数据库事务及高可用架构设计
• 整合AI模型评测数据和用户反馈，构建实时价格缓存管道
• 精通Go或Python后端开发，熟悉Next.js/React前端，能独立完成全链路开发
• 深入理解LLM模型能力边界、成本结构及API协议，有模型选型和性价比评估经验
• 具备低延迟决策系统经验（推荐/路由/调度），精通Redis+PostgreSQL
• 有云原生/容器化部署与运维经验，理解在线学习与实时统计基础算法

申请策略

• 京东价值观强调'客户为先、创新、拼搏'，在简历或面试中可结合自己的项目体现这些特质
• 了解京东科技的业务方向，尤其是AI平台和智能服务的落地场景，展示你对该岗位的兴趣和思考
• 突出你在AI模型路由、API网关或推荐/调度系统方面的项目经验，用具体数据展示低延迟和成本优化效果
• 重点描述Go/Python后端开发和React前端开发的全栈项目，体现独立完成全链路的能力
• 强调在Redis、PostgreSQL、微服务架构和容器化方面的实践经验，列举高可用设计案例
• 如有计费/支付系统经验或LLM模型调优经验，务必单独列出
• 补充学习主流LLM模型（如GPT-4、Claude、文心一言）的API差异和成本模型
• 复习在线学习、实时统计算法的基础原理，准备相关面试题

面试指南

• 对于系统设计问题，采用'需求分析→模块划分→技术选型→详细设计→优化权衡'的结构
• 对于算法和一致性相关问题，先解释核心原理，再结合实际案例说明工程实现中的难点和解决方案
• 对于经验类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）组织回答，突出你的贡献和成果
• 请设计一个多模型AI路由系统，如何根据请求延迟、成本和效果做决策？
• 你如何实现一个高可用的微服务架构？请谈谈熔断、限流和降级的实际应用
• 在计费系统中，如何防止恶意刷单和保证数据一致性？
• 请描述你过去使用LLM API的经验，如何评估不同模型在具体任务上的性价比？
• 如何处理Redis缓存与PostgreSQL数据库之间的数据一致性？