【27/28届】AI后端开发实习生（转正机会）

优缺点分析

角色解读

• 在Mentor指导下从独立模块开发逐步成长为能承担完整子系统设计的后端工程师
• 深入了解AI工程化落地，未来可向AI后端专家或全栈工程师方向发展
• 表现优秀有转正机会，转正后可在公司内持续晋升，参与更多核心产品研发
• 独立负责后端业务模块的开发与迭代，包括API设计、数据库建模、业务逻辑实现及接口联调上线
• 协助集成AI能力，实现LLM调用服务、流式输出接口和RAG检索管道
• 参与服务性能分析与优化，处理高并发场景下的瓶颈问题，并进行线上问题排查
• 与全栈工程师、产品经理紧密协作，参与需求评审和技术方案讨论
• 扎实的后端编程能力，熟练掌握Go/Java/Python中至少一门语言，理解面向对象和设计模式
• 良好的数据结构和算法基础，了解微服务架构、RPC、消息队列等中间件
• 对AI/LLM有好奇心，了解API调用或Prompt工程更佳，但非强制
• 学习能力强，自驱主动，能快速上手新技术栈，有自己动手折腾项目的习惯

申请策略

• 在面试中清晰讲述自己的项目设计决策，展现工程思维
• 关注小红书的AI产品方向，提前了解其业务和价值观
• 突出后端项目经验，尤其是独立开发或参与的系统设计、API开发和数据库建模经历
• 如有AI相关项目（如LLM调用、RAG、Prompt工程），请重点描述
• 展示技术博客、开源贡献或自己折腾的项目，体现学习能力和主动性
• 强调熟练掌握的语言（Go/Java/Python）和使用的框架（如Spring Boot、FastAPI）
• 建议提前学习微服务相关技术：RPC、消息队列、Redis，以及DDD设计思想
• 可以动手做一个简单的LLM后端集成demo（如调用OpenAI API实现聊天机器人）

面试指南

• 对于项目介绍，遵循STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出你的贡献和设计考量
• 对于技术问题，先分析问题本质，再给出具体方案，最后考虑边界和优化
• 对于AI相关问题，展示你的好奇心和学习能力，即使没有实际项目也可谈理论理解
• 请介绍一个你独立完成的后端项目，包括架构设计和关键决策
• 如何处理高并发场景下的接口性能优化？
• 你对大模型（LLM）了解多少？如何将LLM集成到后端服务中？
• 如果让你设计一个RAG检索管道，你会考虑哪些关键点？
• Go/Java/Python中你更擅长哪门？谈谈你在该语言中的最佳实践