在人工智能（AI）领域，一种新型的工程师正在崭露头角：GenAI应用工程师。他们借助生成式AI的力量，以前所未有的速度构建出功能强大的应用程序。本文将深入探讨GenAI应用工程师的关键技能，并分享在招聘面试中识别他们的有效方法。
GenAI应用工程师的核心能力
卓越的GenAI应用工程师需满足以下两个主要标准：
- 运用AI构建模块：他们能够熟练运用各种AI构建模块，快速构建功能强大的应用程序。
- AI辅助的快速工程：他们能够借助AI工具，以惊人的速度构建软件系统，大幅缩短开发时间。
此外，出色的产品和设计能力也是一项重要的加分项。
AI构建模块：掌握丰富的工具箱
如果只拥有一种乐高积木，你可能只能搭建一些简单的结构。但如果拥有各种各样的积木，你就可以快速组合它们，构建出复杂的、功能齐全的结构。软件框架、SDK和其他工具也是如此。仅仅知道如何调用大型语言模型（LLM）API是一个良好的开端，但如果掌握了各种构建模块——例如，提示工程技术、Agentic框架、评估方法、安全护栏、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、模型微调、LLM的GraphDB使用、Agentic浏览器/计算机使用、MCP、推理模型等等——你就可以创造出更丰富的组合。
强大的AI构建模块的数量持续快速增长。随着开源贡献者和企业提供越来越多的构建模块，及时了解最新技术有助于你不断扩展可以构建的内容。即使新的构建模块不断涌现，1到2年前的许多构建模块（例如，评估技术或用于向量数据库的框架）在今天仍然非常重要。
AI辅助编码：提升开发效率
AI辅助编码工具显著提高了开发人员的生产力，并且这些工具正在迅速发展。Github Copilot于2021年首次发布（并在2022年广泛可用），开创了现代代码自动完成的先河。此后不久，诸如Cursor和Windsurf之类的新型AI赋能的IDE提供了更好的代码质量保证和代码生成功能。随着LLM的改进，构建在它们之上的这些AI辅助编码工具也得到了改进。
现在，我们拥有了高度Agentic的编码助手，例如OpenAI的Codex和Anthropic的Claude Code（我非常喜欢使用它们，并且它们在编写代码、测试和自主调试多个迭代方面的能力给我留下了深刻的印象）。在熟练的工程师手中——他们不仅“凭感觉编码”，而且深入理解AI和软件架构基础，并且可以将系统引导至经过深思熟虑的产品目标——这些工具使以无与伦比的速度和效率构建软件成为可能。
我发现AI辅助编码技术比AI构建模块过时得更快，1或2年前的技术与今天的最佳实践相去甚远。部分原因可能是，虽然AI构建者可能会使用几十个（数百个？）不同的构建模块，但他们不太可能一次使用几十个不同的编码辅助工具，因此工具之间的达尔文竞争更加激烈。鉴于Anthropic、Google、OpenAI和其他参与者在该领域的巨额投资，我预计这种疯狂的发展速度将持续下去，但紧跟AI辅助编码工具的最新发展将会带来回报，因为每一代都比上一代更好。
产品技能：锦上添花
在某些公司中，工程师需要根据产品经理提供的像素级精确图纸和详细规格编写代码来实现产品。但如果产品经理必须指定即使是最小的细节，这也会降低团队的速度。AI产品经理的短缺加剧了这个问题。我发现，如果GenAI工程师也具有一定的用户同理心和基本的产品设计技能，团队可以更快地行动。也就是说，如果只给出关于要构建内容的粗略指导（“一个允许用户查看其个人资料并更改其密码的用户界面”），他们就可以自己做出许多决定，并构建至少一个可以迭代的原型。
面试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/设计本能。我发现，还有一个问题可以高度预测他们的技能：“你如何跟上AI的最新发展？”由于AI的快速发展，那些具有良好跟踪策略的人——例如阅读The Batch和参加短期课程，定期动手实践构建项目，并拥有一个可以交流的社区——确实比那些策略效果较差的人（例如，如果社交媒体是他们获取有关AI信息的主要来源，这通常无法提供跟上进度所需的深度）更好地保持领先地位。
总结
GenAI应用工程师是推动AI技术创新和应用的关键力量。他们不仅需要掌握各种AI构建模块和AI辅助编码工具，还需要具备良好的产品和设计能力。通过有效的面试和评估，企业可以找到并培养这些新型人才，从而在AI时代保持竞争力。
如何识别优秀的GenAI应用工程师
除了考察他们的技术能力，还可以通过以下问题来评估他们的学习能力和对行业趋势的关注度：
- 他们是否积极参与AI社区，例如参加研讨会、阅读研究论文或参与开源项目？
- 他们是否了解最新的AI框架、工具和技术，例如Transformers、PyTorch和TensorFlow？
- 他们是否能够清晰地解释复杂的AI概念，并将其应用于实际问题？
通过综合评估他们的技术能力、学习能力和行业洞察力，你可以找到真正优秀的GenAI应用工程师，并为你的团队注入新的活力。
GenAI应用工程师的未来
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。他们将成为连接AI研究与实际应用的关键桥梁，推动各行各业的数字化转型。因此，企业需要重视GenAI应用工程师的培养和发展，为他们提供良好的职业发展机会和学习资源，共同迎接AI时代的挑战和机遇。
Andrew
