AI全栈方向

远哥2025年6月30日大约 6 分钟

2 AI方向

1 大模型工程研发工程师

要求：
岗位职责：
1、负责大模型、Agent、数字人等AI方向的工程系统建设，负责AI能力在产品开发测试方向的应用规划及设计。
2、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。
3、设计RAG系统后端架构，实现高效检索(向量+关键词)、缓存与异步处理机制。
4、开发Agent系统核心模块，包括工具调用、记忆存储、会话状态管理等工作。
岗位要求：
1、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。
2、有Agent平台、应用开发经验者优先,熟悉coze、dify、langflow等开发平台。
3、了解RAG、Agent机制，掌握智能体后端架构，熟悉prompt工程业务优化，熟悉主流的开发框架,如LangChain、langGraph、Llamalndex、SpringAI等AI应用框架优先。
4、扎实的Java、Python技术,熟悉高并发、多线程开发,有SSE、Socket开发经验。
5、加分项：有搜索系统、推荐系统、广告系统、问答系统研发架构经验，有参与AIGC应用研发经验。

模拟面试题目：

以下是针对“大模型工程研发工程师”一小时模拟面试的时间规划、面试问题及参考答案，供你演练使用。每题约5分钟，含自我介绍和结束提问。

1.1 时间规划

时间	环节
0–5 分钟	自我介绍 + 开场
5–10 分钟	问题 1
10–15 分钟	问题 2
15–20 分钟	问题 3
20–25 分钟	问题 4
25–30 分钟	问题 5
30–35 分钟	问题 6
35–40 分钟	问题 7
40–45 分钟	问题 8
45–50 分钟	问题 9
50–55 分钟	问题 10
55–60 分钟	候选人提问 + 结束

1.2 问题及参考答案

问题 1（5 分钟）：
请简述你设计高并发、低延迟大模型服务架构的思路。

参考答案：
“我会采用多副本服务+负载均衡，将模型拆分为多个微服务节点，前端调度层接入流量。结合异步请求队列与批处理推理，平衡吞吐和实时性。再配合多级缓存（如 Redis 热数据缓存），减少重复计算。最后通过 Prometheus + Grafana 做监控，动态扩缩容，确保高可用与低延迟。”

问题 2（5 分钟）：
在 GPU 资源调度上，你如何提升利用率并优化推理性能？

参考答案：
“我会先统计各模型的显存与算力需求，做动态分组调度。利用 NVIDIA Triton Server，实现流式多模型并行推理。对长请求批量处理，对短请求用优先级队列，并行度动态调整。通过显存复用和图优化，加速内核执行，提升整体 GPU 利用率。”

问题 3（5 分钟）：
请设计一个 RAG 系统后端架构，并说明检索、缓存与异步处理如何协同。

参考答案：
“后端分三层：向量检索层（Faiss/Elastic）、关键词检索层（ES）、业务逻辑层。检索后先写入 LRU 缓存，避免重复查询。业务层发起异步任务，合并向量和关键词结果，再触发模型生成。异步队列（如 Kafka）保证解耦与流量削峰。”

问题 4（5 分钟）：
谈谈你对 Agent 系统核心模块（工具调用、记忆存储、会话管理）的实现思路。

参考答案：
“工具调用模块用策略模式封装 API 插件，按指令自动路由。记忆存储可选向量+元数据存储，检索时按相似度筛选。会话管理用状态机，对话历史与上下文入库，并做定期清理。各模块通过微服务 RPC 通信，实现可扩展及故障隔离。”

问题 5（5 分钟）：
如何在生产线上优化 prompt 工程以提升模型响应质量？

参考答案：
“我会先做 A/B 测试，对 prompt 模板做小幅度迭代，记录效果。再用少量示例强化 few‑shot，结合温度、top‑k 调优。将高频失败用例自动识别并触发重写规则。最后落地到 CI 流水线，确保每次改动都自动回归测试。”

问题 6（5 分钟）：
描述你在高并发、多线程开发中的实战经验与常见陷阱。

参考答案：
“我在 Java 中用线程池+异步回调，避免死锁；在 Go 中用 goroutine 池控制并发度。常见陷阱是共享变量竞态访问，我用细粒度锁或无锁队列。注意 GC 暂停、连接池耗尽等问题，结合监控及时报警和限流降级。”

问题 7（5 分钟）：
你在 SSE 或 Socket 开发上遇到过什么挑战，怎么解决？

参考答案：
“曾做过长连接推送，用 SSE 在客户端自动重连机制，防止断线。遇到高并发时浏览器连接数受限，我改成 HTTP2 多路复用或 WebSocket。再配合心跳检测与断线重试策略，保证消息可靠到达。”

问题 8（5 分钟）：
你是否熟悉 Coze、Dify、Langflow 等开发平台？谈谈使用体会。

参考答案：
“我用过 Langflow 可视化拼接链路，提升开发效率；在 Dify 部署模型和插件很方便；Coze 在 Agent 管理上提供调度与监控。它们可以快速搭建原型，但生产需要二次封装和权限校验。”

问题 9（5 分钟）：
如果要在系统中集成搜索系统或推荐系统，有哪些关键设计要点？

参考答案：
“搜索系统要关注索引设计与分片策略；推荐系统需实时召回+离线排序。关注数据流转延迟，结合实时流处理（如 Flink）消费用户行为。最后做好 ABTest，对比指标，持续迭代。”

问题 10（5 分钟）：
场景题：设计一个智能客服 Agent，能处理常见问题并调用外部工具。

参考答案：
“我会先梳理业务意图及工具接口，定义指令集。用 RAG 检索知识库，回复常见 FAQ；超出范围时自动触发转人工。工具调用用策略模式封装 CRM、工单接口，保证幂等。会话状态机追踪上下文，支持多轮对话及记忆。”

1.3 结束环节（5 分钟）

候选人提问
总结面试流程与后续安排

祝你面试顺利！