在人工智能（AI）领域，一种新型的工程师正在崭露头角，他们借助生成式AI的力量，以前所未有的速度构建功能强大的应用程序。这些工程师不仅技术精湛，而且深谙AI之道，能够将各种AI构建模块巧妙地组合在一起，创造出令人惊叹的成果。本文将深入探讨这些GenAI应用工程师的关键技能，以及如何在面试中识别出他们。
GenAI应用工程师的核心技能
GenAI应用工程师需要满足两个主要标准：
- 运用AI构建模块快速构建应用：他们能够利用各种AI工具、框架和技术，高效地开发出功能强大的应用程序。
- 借助AI辅助实现快速工程：他们善于利用AI助手来加速软件开发过程，从而在更短的时间内完成更多的工作。
此外，出色的产品和设计直觉也是一项重要的加分项。
AI构建模块：打造复杂应用的基石
正如拥有多种乐高积木可以构建复杂的结构一样，掌握各种AI构建模块对于开发强大的应用程序至关重要。如果只会调用大型语言模型（LLM）的API，那只是一个良好的开端。GenAI应用工程师需要熟悉各种构建模块，包括：
- 提示工程（Prompting Techniques）：掌握设计有效提示的技巧，以引导LLM生成所需的结果。
- 自主代理框架（Agentic Frameworks）：利用代理框架构建能够自主完成任务的智能体。
- 评估（Evals）：使用评估指标来衡量和改进AI模型的性能。
- 护栏（Guardrails）：实施安全措施，以防止AI模型产生有害或不当的输出。
- 检索增强生成（RAG）：结合信息检索和生成模型，提高生成结果的质量和相关性。
- 语音栈（Voice Stack）：构建语音识别和合成系统，实现人机语音交互。
- 异步编程（Async Programming）：利用异步编程技术提高应用程序的并发性和响应能力。
- 数据提取（Data Extraction）：从各种来源提取有价值的数据，用于训练和改进AI模型。
- 嵌入/向量数据库（Embeddings/VectorDBs）：使用嵌入技术将数据转换为向量表示，并存储在向量数据库中，以便进行高效的相似性搜索。
- 模型微调（Model Fine Tuning）：根据特定任务的需求，对预训练的AI模型进行微调，以提高其性能。
- 图数据库（GraphDB）：利用图数据库存储和查询具有复杂关系的实体。
- 自主浏览器/计算机使用（Agentic Browser/Computer Use）：构建能够自主浏览网页和使用计算机的智能体。
- 多步推理链（MCP）：利用多步推理链技术，使AI模型能够进行更复杂的推理。
- 推理模型（Reasoning Models）：使用推理模型来模拟人类的推理过程。
随着开源社区和企业不断推出新的AI构建模块，GenAI应用工程师需要不断学习和掌握这些工具，以扩展他们的开发能力。即使是一些较早的构建模块，如评估技术和向量数据库框架，在今天仍然具有重要的价值。
AI辅助编码：加速软件开发
AI辅助编码工具能够显著提高开发人员的生产力。自GitHub Copilot于2021年首次发布以来，现代代码自动完成技术得到了广泛应用。随后，Cursor和Windsurf等新型AI集成开发环境（IDE）提供了更强大的代码质量保证和代码生成功能。随着LLM的不断改进，基于LLM的AI辅助编码工具也得到了显著提升。
现在，我们拥有了高度自主的编码助手，如OpenAI的Codex和Anthropic的Claude Code。这些工具能够自主编写代码、进行测试和调试，从而大大提高了开发效率。然而，要充分利用这些工具的优势，开发人员需要具备扎实的AI和软件架构基础，并能够根据精心选择的产品目标来指导系统的开发。
与AI构建模块相比，AI辅助编码技术的更新换代速度更快。部分原因可能是，开发人员通常不会同时使用大量的编码辅助工具，因此工具之间的竞争更加激烈。随着Anthropic、Google和OpenAI等公司在该领域的大量投资，AI辅助编码工具的快速发展趋势将持续下去。及时掌握最新的AI辅助编码技术将带来巨大的回报，因为每一代工具都比上一代更加强大。
产品技能：提升开发效率的加分项
在一些公司，工程师只需按照产品经理提供的详细规格和像素级图纸编写代码即可。然而，如果产品经理需要事无巨细地指定每一个细节，这将会降低团队的开发效率。此外，AI产品经理的短缺也加剧了这个问题。如果GenAI工程师具备一定的用户同理心和基本的产品设计技能，他们就可以在接到构建任务的高级指导后，自行做出许多决策，并构建至少一个原型用于迭代。这将大大提高团队的开发效率。
如何识别GenAI应用工程师
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，以及产品和设计直觉。此外，还会问一个问题：“您如何跟上AI领域的最新发展？”由于AI技术发展迅速，那些具有良好学习策略的人，例如阅读行业资讯、参加短期课程、定期进行实践项目以及参与社区讨论，通常能够比那些学习策略不够有效的人更好地保持领先地位。
面试考察点
在面试GenAI应用工程师时，以下几个问题可以帮助评估他们的技能和知识：
- AI构建模块的掌握程度：
- 请描述您在过去的项目中使用过的AI构建模块。
- 您如何评估不同AI构建模块的优缺点？
- 您如何选择最适合特定任务的AI构建模块？
- AI辅助编码的能力：
- 您使用过哪些AI辅助编码工具？
- 您如何利用AI辅助编码工具提高开发效率？
- 您如何评估AI辅助编码工具生成的代码质量？
- 产品和设计直觉：
- 请描述您参与过的产品设计过程。
- 您如何将用户需求转化为产品功能？
- 您如何评估产品的用户体验？
- 学习能力：
- 您如何跟上AI领域的最新发展？
- 您阅读哪些AI领域的资讯？
- 您参加哪些AI领域的活动？
总结
GenAI应用工程师是当今AI领域最炙手可热的人才之一。他们不仅具备扎实的编程技能，而且深谙AI之道，能够利用各种AI构建模块和AI辅助编码工具，快速构建功能强大的应用程序。通过在面试中考察他们对AI构建模块的掌握程度、使用AI辅助编码的能力、产品和设计直觉以及学习能力，可以有效地识别出这些优秀的人才。
随着AI技术的不断发展，GenAI应用工程师的角色将变得越来越重要。他们将成为推动AI应用创新和普及的关键力量。
希望本文能够帮助您更好地了解GenAI应用工程师，并在面试中找到最合适的人才。让我们一起努力，共同推动AI技术的发展！
