GenAI工程师:如何构建AI时代的新型应用?

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新型GenAI应用工程师:生成式AI时代的弄潮儿

在生成式人工智能(GenAI)的推动下,新一代软件工程师正在以前所未有的速度构建功能强大的应用程序。本文旨在揭示这些工程师的关键技能,并探讨如何在面试中识别他们,为企业高效招聘提供参考。

GenAI应用工程师的核心技能

卓越的GenAI应用工程师需具备以下两个主要条件:

  1. 运用AI构建模块高效开发:能够利用新兴的AI构建模块快速构建强大的应用程序。
  2. 借助AI辅助实现快速工程化:能够利用AI辅助工具,以远低于以往的速度构建软件系统。此外,良好的产品和设计直觉也是一项重要的加分项。

AI构建模块

如果仅拥有单一类型的乐高积木,可能只能构建一些基本结构。但如果拥有多种类型的积木,就能迅速组合它们,形成复杂的、功能性的结构。软件框架、SDK以及其他工具也是如此。仅仅了解如何调用大型语言模型(LLM)API是一个良好的开端,但如果掌握了更广泛的构建模块类型,例如提示工程(prompting techniques)、智能代理框架(agentic frameworks)、评估(evals)、安全防护(guardrails)、检索增强生成(RAG)、语音技术栈(voice stack)、异步编程(async programming)、数据提取、嵌入/向量数据库(embeddings/vectorDBs)、模型微调、LLM与图数据库(graphDB)的结合应用、智能代理的浏览器/计算机使用、多步推理链(MCP)以及推理模型等,就能创建更丰富的构建模块组合。

Colorful LEGO bricks labeled for AI concepts: prompting, agentic, guardrails, evals, RAG, fine-tuning, computer use, async programming.

强大的AI构建模块数量持续快速增长。随着开源贡献者和企业提供越来越多的构建模块,及时掌握这些可用资源有助于不断扩展可构建的内容。即使不断涌现新的构建模块,一两年前的许多构建模块(例如评估技术或向量数据库的使用框架)在今天仍然非常具有现实意义。

AI辅助编码

AI辅助编码工具能够显著提高开发人员的生产力,并且此类工具正在迅速发展。Github Copilot于2021年首次发布(并在2022年得到广泛应用),率先实现了现代代码自动补全。此后不久,诸如Cursor和Windsurf之类的新型AI赋能的集成开发环境(IDE)提供了更好的代码质量保证(QA)和代码生成功能。随着LLM的不断改进,构建于其上的这些AI辅助编码工具也得到了改进。

现在,我们拥有了高度智能化的编码助手,例如OpenAI的Codex和Anthropic的Claude Code。在熟练的工程师手中(他们不仅能进行“即兴编码”,而且能深刻理解AI和软件架构的基础知识,并能引导系统朝着经过深思熟虑的产品目标前进),这些工具能够以前所未有的速度和效率构建软件。

我认为,AI辅助编码技术的更新迭代速度远快于AI构建模块,一两年前的技术与当今的最佳实践相去甚远。部分原因可能是,虽然AI构建者可能会使用数十个(甚至数百个)不同的构建模块,但他们不太可能同时使用数十个不同的编码辅助工具,因此工具之间的达尔文式竞争更加激烈。鉴于Anthropic、Google、OpenAI和其他参与者在该领域的大量投资,我预计这种快速发展态势将持续下去。及时掌握AI辅助编码工具的最新发展将带来回报,因为每一代工具都比上一代工具更加出色。

附加技能:产品技能

在一些公司中,工程师需要根据产品经理提供的详细、精确的产品设计图来编写代码以实现产品功能。但如果产品经理必须详细说明每一个细节,这将会拖慢团队的开发速度。AI产品经理的短缺加剧了这个问题。我发现,如果GenAI工程师也具备一定的用户同理心和基本的产品设计技能,团队的开发速度将会大大提高。例如,在仅获得关于构建内容的高级指导(“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,他们可以自己做出许多决策,并构建至少一个可以迭代的原型。

如何在面试中识别GenAI应用工程师?

在面试GenAI应用工程师时,我通常会询问他们对AI构建模块的掌握程度、使用AI辅助编码的能力,有时还会询问他们的产品和设计直觉。我发现,还有一个问题能够很好地预测他们的技能水平:“您如何及时掌握AI领域的最新发展?”由于AI技术发展迅速,那些拥有良好学习策略的人(例如阅读行业资讯、参加短期课程、定期进行项目实践以及与社区交流)确实比那些学习策略效率较低的人(例如主要通过社交媒体获取AI信息,但这种方式通常无法提供深入的知识)更能保持领先地位。

总结

总而言之,GenAI应用工程师是未来软件开发的关键角色。他们不仅需要精通各种AI构建模块和AI辅助编码工具,还需要具备良好的产品设计能力和快速学习能力。通过在面试中关注这些关键技能,企业可以有效地识别和招聘到能够推动创新和提高效率的优秀人才。

希望本文能帮助您更好地了解GenAI应用工程师,并在招聘过程中做出更明智的决策。