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