【快Star】AI应用开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可向AI系统架构师或推理优化专家方向发展，成为团队的技术权威
• 在业务广度上，可成长为AI业务负责人，主导多个业务线的AI化转型
• 有机会参与快手内部AI平台建设，推动工程范式的组织级升级，走向技术管理岗位
• 负责将大模型技术（LLM/VLM等）融入快手业务核心链路，完成从场景识别到方案落地的全流程设计
• 通过Prompt、RAG、SFT等方法对模型进行业务适配，构建数据飞轮持续提升模型表现
• 优化在线推理服务的延迟、吞吐和成本，设计分层部署和推理加速方案，保障SLO
• 建立AI服务的灰度、回滚和多版本管理机制，确保系统稳定性和可演进性
• 精通大模型推理加速技术栈，包括量化、蒸馏、投机解码、语义缓存等
• 掌握Prompt Engineering、RAG、SFT、偏好对齐中的至少两项，并有实际落地经验
• 具备扎实的工程能力，能独立完成离线实验、在线部署和高并发服务治理
• 数据敏感，善于将业务问题拆解为可度量指标和可证伪实验

申请策略

• 关注快手AI业务布局，提前了解其在短视频、直播等场景的AI应用方向
• 在简历中体现数据驱动思维，多用指标和实验说明问题
• 突出大模型落地项目经验，量化业务收益指标（如延迟降低、转化率提升等）
• 详细描述在推理加速、模型压缩方面的技术实践和成果
• 展示在Prompt、RAG、SFT等技能上的掌握程度和适用场景判断
• 强调高并发在线服务治理经验，包含具体的SLO保障案例
• 补强模型压缩和推理优化技术栈，如量化、蒸馏、投机解码的实操
• 熟悉Agent编排和工具调用框架，如LangChain、AutoGPT等

面试指南

• 对于技术方案类问题，采用STAR法则：场景-任务-行动-结果，重点强调量化成果和你的决策逻辑
• 对于原理类问题，先明确概念边界，再结合自身经验说明选择依据，避免空谈
• 对于工程类问题，从系统设计角度出发，考虑高可用、延迟、成本等trade-off，展现全局思维
• 请分享一个你主导的大模型落地项目，从场景选型到最终效果，详细说明技术方案和遇到的问题
• 如何在不同业务场景下选择Prompt、RAG还是SFT？它们的优缺点和适用边界是什么？
• 请描述你优化在线推理服务延迟的具体做法，包括量化、蒸馏或缓存等技术的效果和代价
• 如果模型在线上出现bad case，你如何构建数据飞轮来持续改进？请举例说明
• 在高并发场景下，如何设计AI服务的灰度发布和回滚策略？