AI工程

🧠 一、通用后端工程能力

1. 系统设计与架构

  • 常见架构：微服务、RESTful API、消息队列（如Kafka、RabbitMQ）

  • 扩展性与高可用性设计：如服务降级、负载均衡

  • 数据库设计：SQL/NoSQL 的使用场景及性能优化

2. 编程能力

  • 常见语言如 Python、Go、Java 的熟练程度

  • 编写高可维护性、模块化的代码

  • 数据结构与算法（主要考察实际应用能力，而非刷题）

3. DevOps / 工程化能力

  • 容器化（Docker）、CI/CD 流程理解与实践

  • 监控与日志系统（如 Prometheus, Grafana, ELK）

  • 单元测试、Mock 测试等工程质量保障措施

🤖 二、AI场景相关后端能力

1. 模型服务化经验（关键）

  • 模型部署方式：

    • 例如使用 FastAPI / Flask / TorchServe / Triton 部署 PyTorch 模型

    • 模型热更新机制

  • 推理性能优化：

    • ONNX / TensorRT / quantization / batch 推理

    • 多模型加载 / 多GPU资源调度

2. 数据流与异步处理

  • 大模型调用往往是 高延迟任务，要了解：

    • 异步任务框架（Celery / FastAPI 的 async / asyncio）

    • 推理任务排队与调度系统设计（如优先级、多租户支持）

3. 大模型服务生态理解（加分项）

  • 各类 LLM 的调用模式（OpenAI API、vLLM、本地模型）

  • Prompt 工程、Embedding 检索、向量数据库（如FAISS、Milvus）

  • Chat History 管理 / 多轮对话缓存

🧪 三、面试官提问建议（可分阶段）

🔹 技术基础

  • Python多线程与多进程的区别及应用？

  • 如何设计一个支持并发高、可扩展的模型推理API服务？

🔹 实战经验

  • 描述你部署过的AI模型服务，主要技术选型和难点？

  • 如何处理模型调用延迟大、用户请求多的问题？

🔹 场景设计题

  • “给你一个ChatGPT类服务，用户量暴涨，响应变慢，你会怎么排查并优化？”

  • “如果你要部署一个10GB的大模型给多个微服务用，如何高效复用资源？”

✅ 四、面试官评估维度

维度

说明

技术深度

是否理解模型服务背后的系统机制、性能瓶颈

实践经验

是否有真实的AI后端部署和线上运维经验

架构能力

是否能设计出可维护、可扩展、可靠的后端架构

沟通与协作

能否与算法工程师、前端、产品等高效沟通

问题解决能力

面对线上突发情况，是否有应急排查和优化的能力

🧩 一、整体通用评估维度（适用于AI工程化）

维度

示例说明

系统理解

是否理解整个AI系统的模块职责、数据流动和部署方式

工程落地能力

是否能从需求出发，拆解并实现可交付的服务模块

工程质量控制

单测/集成测试/代码结构/CI/CD 是否有意识

算法协同经验

能否与算法、数据、前端团队良好配合

性能与扩展性

在大规模并发或大模型上下文中，能否考虑性能瓶颈与优化方向

📦 二、分组件的面试要点

1. AI平台/模型管理平台

涉及模型注册、版本管理、推理服务、资源调度等

关注点：

  • 模型上线流程的标准化（如模型注册、A/B测试、灰度发布）

  • 服务架构（是否支持多用户、多租户、分布式资源调度）

  • 与Kubernetes、Kubeflow等平台的集成经验

  • 模型推理服务的设计（如TorchServe、Triton、自研服务）

示例问题：

  • 如何实现模型的动态加载和多版本切换？

  • 模型注册中心设计需要考虑哪些字段？如何支持审计和回滚？

  • 描述你使用Kubernetes管理AI任务的经验，有无资源隔离实践？

2. 数据标注系统

包括数据采集、标注任务流转、质检、反馈闭环等

关注点：

  • 标注任务调度系统设计（任务拆分/分发/进度追踪）

  • 用户权限和审计设计（标注员 vs 审核员等角色）

  • 数据存储设计（如图片/视频/音频文件 + 标注 JSON）

  • 与训练平台、数据管理平台的联动

示例问题：

  • 如何设计一个可扩展的图像标注任务系统？

  • 多人协同标注时，如何避免任务冲突与数据丢失？

  • 标注数据如何进行版本管理与合规追踪？

4. Agent系统（如RAG Agent、数据分析助手）

通常基于LLM构建，支持任务规划、多轮对话、工具调用等

关注点：

  • Prompt工程、插件化工具调用框架（如LangChain、OpenAgents）

  • 多轮上下文管理（token控制、session恢复、上下文记忆）

  • 外部工具调用（搜索、代码执行、数据库查询等）封装与容错设计

  • 推理耗时优化、缓存策略（如Embedding缓存、向量召回预取）

示例问题：

  • 你如何设计一个RAG Agent支持多轮数据分析任务？

  • 如何在调用多个外部工具时保持上下文一致性与错误处理能力？

  • 实时多Agent协作时如何调度资源与防止死锁？

✅ 三、面试官行动建议

操作事项

建议做法

面试前准备模块画像

根据候选人经历匹配模块方向提问

实战问题优于算法题

多问“你怎么做过”，少问纯算法

要留一道设计题

比如“设计一个可复用的标注系统模块”，看候选人拆解思路

留10分钟自由交流

候选人自由提问，看沟通风格是否合拍

建立模块化评估表格

方便横向比较多个候选人

范例

AI后端开发工程师 岗位职责

  1. 构建高并发、低延迟的大模型服务架构，优化GPU资源调度与推理性能

  2. 设计RAG系统后端架构，实现高效检索（向量+传统）、缓存与异步处理机制

  3. 开发Agent系统核心模块，包括工具调用、记忆存储、会话状态管理等

  4. 搭建模型训练/推理平台，支持分布式训练、AB测试、监控告警等功能

  5. 探索模型轻量化技术在边缘设备的落地应用 岗位要求

  6. 本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上后端开发经验，精通Go/Python/Java

  7. 具备以下核心技术能力： o 大模型服务化：熟悉vLLM/TGI等推理框架，掌握动态批处理、连续批处理等优化技术 o RAG系统架构：精通向量数据库（Milvus/Weaviate）、混合检索系统实现 o Agent系统支撑：掌握工具调用服务、长会话管理、状态持久化等实现 o 多模态服务：了解多模态数据处理与传输优化

  8. 熟悉高并发架构，精通数据库（PostgreSQL/Redis）和消息队列（Kafka/RabbitMQ）

  9. 出色的系统设计能力，能平衡性能、成本与扩展性需求