在生成式人工智能（GenAI）的浪潮下，一种全新的软件工程师正在崛起。他们凭借生成式AI的力量，以前所未有的速度构建出更为强大的应用程序。本文将深入探讨这些新型GenAI应用工程师的关键技能，并分享在面试中如何有效识别他们的策略。
GenAI应用工程师的核心技能
卓越的GenAI应用工程师需满足以下两个核心标准：
- 运用AI构建模块：他们能够熟练运用各种AI构建模块，迅速搭建强大的应用程序。
- AI辅助的快速工程：他们善于利用AI辅助工具，在极短时间内完成软件系统的构建，大幅提升工程效率。
此外，优秀的产品和设计直觉也是一项重要的加分项。
AI构建模块：从乐高积木到软件框架
正如拥有多种乐高积木才能搭建出复杂结构一样，掌握丰富的软件框架和SDK是构建强大应用的基础。仅仅了解如何调用大型语言模型（LLM）API远远不够。GenAI工程师需要掌握各种构建模块，如提示工程技术、Agentic框架、评估（Evals）、安全防护（Guardrails）、检索增强生成（RAG）、语音栈、异步编程、数据提取、嵌入/向量数据库（embeddings/vectorDBs）、模型微调、图数据库（graphDB）与LLM的结合应用、Agentic浏览器/计算机使用、MCP、推理模型等。这些模块的灵活组合能够创造出功能丰富的应用。
AI构建模块的种类正在迅速增长。开源社区和企业不断推出新的工具，因此，及时了解这些最新进展至关重要。即使是1-2年前的构建模块，如评估技术或向量数据库框架，在今天仍然具有重要价值。
AI辅助编码：提升开发效率的利器
AI辅助编码工具能够显著提升开发者的生产力，并且这些工具也在快速发展。GitHub Copilot于2021年首次发布（2022年广泛应用），开创了现代代码自动完成的先河。随后，Cursor和Windsurf等新型AI赋能的集成开发环境（IDE）提供了更出色的代码质量保证和代码生成功能。随着LLM的不断改进，这些基于LLM的AI辅助编码工具也得到了显著提升。
目前，我们拥有了高度Agentic的编码助手，如OpenAI的Codex和Anthropic的Claude Code。这些工具在编写代码、测试和自主调试方面的能力令人印象深刻。在熟练工程师手中，结合对AI和软件架构基本原理的深刻理解，以及对产品目标的精心选择，这些工具能够以惊人的速度和效率构建软件。
与AI构建模块相比，AI辅助编码技术的迭代速度更快。1-2年前的技术可能已经过时。这可能是因为开发者同时使用的编码辅助工具数量有限，导致工具之间的竞争更为激烈。随着Anthropic、Google、OpenAI等巨头在这一领域的持续投入，预计AI辅助编码工具的开发速度将保持高速增长，而紧跟最新发展将带来显著的回报，因为每一代工具都比上一代更加优秀。
附加优势：产品技能
在某些公司，工程师只需根据产品经理提供的详细设计图编写代码即可。然而，如果产品经理需要事无巨细地规定每一个细节，这将会降低团队的开发效率。AI产品经理的短缺加剧了这一问题。如果GenAI工程师具备一定的用户同理心和产品设计能力，他们就能够在产品经理提供高层次指导（例如，“构建一个允许用户查看个人资料并更改密码的用户界面”）的情况下，自主做出许多决策，并构建至少一个可供迭代的原型。
在面试GenAI应用工程师时，通常会考察他们对AI构建模块的掌握程度、使用AI辅助编码的能力，以及产品/设计直觉。此外，还有一个问题能够很好地预测他们的技能水平：“您如何跟上AI领域的最新发展？”由于AI技术发展迅速，那些拥有有效学习策略的人——例如，阅读行业资讯、参加短期课程、参与实践项目以及积极参与社区讨论——能够更好地保持领先地位。相比之下，那些主要依赖社交媒体获取AI信息的人，往往难以获得所需的深度知识。
持续学习，不断进步！
面试GenAI工程师的关键问题
在面试GenAI应用工程师时，可以采用以下问题来评估他们的技能和知识：
- AI构建模块：
- 您熟悉哪些AI构建模块？请举例说明您在实际项目中使用过的模块，并解释其作用。
- 如何评估不同AI构建模块的适用性？您会考虑哪些因素？
- 您如何保持对新兴AI构建模块的了解？
- AI辅助编码：
- 您使用过哪些AI辅助编码工具？请分享您使用这些工具的经验，包括遇到的挑战和解决方案。
- 您如何评估AI辅助编码工具的质量和可靠性？
- 您认为AI辅助编码在未来会如何发展？
- 产品/设计直觉：
- 请分享您参与过的产品设计案例。您在其中扮演什么角色？如何与产品经理和设计师合作？
- 您如何理解用户需求？您会采用哪些方法来收集用户反馈？
- 您如何平衡技术可行性和用户体验？
- 持续学习：
- 您如何跟上AI领域的最新发展？您会阅读哪些博客、论文或参加哪些会议？
- 您如何将学习到的知识应用到实际项目中？
- 您认为未来AI领域最具潜力的发展方向是什么？
通过这些问题，可以更全面地了解候选人在GenAI领域的技能、经验和学习能力，从而找到最适合团队的人才。
总之，GenAI应用工程师是推动AI技术发展的关键力量。通过掌握AI构建模块、熟练运用AI辅助编码工具，并具备良好的产品设计能力，他们能够以前所未有的速度构建出强大的应用程序，为企业创造更大的价值。
