5.23 一个年薪80w+的方向，我也入局了。。。

旱的旱死、涝的涝死？

大家好，我是白露。 现在的市场可以说是，旱的旱死、涝的涝死！ 应该不用我说，大家都知道，24年甚至未来近几年，最热的技术还得是——AIGC！！ 随着先进人工智能的崛起，众多科技公司纷纷大规模扩充相关领域的人才。算法岗位在过去三个月里增长了68%，这一现象在HR圈内引起了极大的震动。 甚至包括传统行业，也正迎来新一轮的大洗牌，大量AI人才的需求应运而生。 国内顶尖AI公司已经开始利用AI数字人助力各行各业，央企也宣布将大力推动AI/人工智能的发展，这是国家下场开始自己开干了？

知名大厂也在积极布局AI市场，在现在大环境下行，各行各业都不太景气的状态下，而与AI沾边的工程师或相关技术专家年薪却已经飙升至60万至100万！ 在这样的风口下，与其焦虑被淘汰，不如率先掌握AI大模型技术。

与此同时，AI算法岗位竞争激烈，上岸并不容易。好公司的核心岗位人人争抢，项目经历、实习经历变得尤为重要。想要脱颖而出，必须提前积累相关经验，越早明白这个道理，就能越早建立起自己的优势。

**下面是来自一位之前指导的读者的实战面经分享，**让我们通过这个科技公司的面试题目来看看国内AI领域后端开发面试中的难度和内容情况如何！！

来，看看面试题目

1. 生成式AI基础：
   • 请解释生成式对抗网络（GANs）的基本原理及其应用。你认为在后端系统中支持GANs模型推理的主要挑战是什么？
2. 模型部署：
   • 你需要在一个微服务架构中部署多个深度学习模型，并确保高可用性和低延迟。请详细描述你的部署策略和所使用的工具（例如Kubernetes、TensorFlow Serving等）。
3. 数据管道：
   • 描述如何设计一个高效的数据管道，从原始数据的收集、清洗、特征工程到最终存储为模型训练数据。你会如何处理数据的实时更新和批量处理？
4. 模型版本管理：
   • 在生产环境中管理和部署多个版本的机器学习模型，如何确保每个版本的可追溯性和可复现性？请讨论你会使用的策略和工具（例如MLflow、DVC等）。
5. 高性能API设计：
   • 设计一个高性能API，用于提供实时生成式AI模型的推理服务。请详细描述如何优化API的吞吐量和响应时间，包括使用的缓存策略、负载均衡和并发处理机制。
6. 分布式训练和推理：
   • 在一个多节点的分布式系统中进行大规模模型训练和推理，如何确保数据一致性和模型参数的同步？请讨论你会使用的框架（如Horovod、PyTorch Distributed）和方法。
7. 系统优化：
   • 针对一个生成式AI模型的推理服务，如何优化其内存使用和计算效率？请具体说明可能的瓶颈及其解决方案，例如模型量化、剪枝和分片。
8. 安全性和隐私：
   • 生成式AI模型可能会生成敏感或有害内容。请讨论如何在后端系统中检测和防止此类内容的生成，并确保用户数据的隐私和安全。
9. 实时流处理：
   • 设计一个系统，能够实时处理和分析用户的输入数据，并生成相应的AI响应（例如对话系统）。请详细说明你会使用的流处理框架（如Apache Kafka、Flink）和如何保证低延迟。
10. 性能监控和A/B测试：

• 在生产环境中对生成式AI模型进行性能监控和A/B测试，如何设计一个系统来自动化监控模型的各项性能指标（如准确性、响应时间）并进行A/B测试？请讨论你会使用的监控工具和测试策略。

示例案解析

在这里我们以【第三道——数据管道】题为示例，给大家看一下示例的解决方案是怎样的。 实际上，设计一个高效的数据管道需要考虑数据的收集、清洗、特征工程和存储。还需要兼顾实时更新和批量处理。 数据管道设计：

1. 数据收集：
   • 实时数据： 使用Kafka等流处理系统来收集实时数据。
   • 批量数据： 使用ETL工具（如Apache Nifi、Airflow）定期收集批量数据。
2. 数据清洗：
   • 实时数据清洗： 使用Flink或Spark Streaming对流数据进行实时清洗。
   • 批量数据清洗： 使用Spark或Pandas对批量数据进行清洗。
3. 特征工程：
   • 实时特征工程： 在流处理框架中进行实时特征计算。
   • 批量特征工程： 使用Spark或Pandas进行特征提取和转换。
4. 数据存储：
   • 实时数据存储： 使用NoSQL数据库（如Cassandra、MongoDB）或时序数据库（如InfluxDB）存储实时数据。
   • 批量数据存储： 使用HDFS、S3等分布式存储系统存储大规模批量数据。
5. 模型训练数据准备：
   • 将清洗和特征工程后的数据存储在数据湖或数据仓库中，供模型训练使用。

数据管道实现：

工具：

• Kafka: 实时数据收集。
• Spark Streaming: 实时数据处理和特征工程。
• HDFS/S3: 数据存储。

要想获得AI职位，我要做什么？

根据收集到的面试内容和经验，白露认为要在AI科技行业的后端开发岗位中脱颖而出，开发人员需要掌握深度学习和机器学习基础，熟悉模型部署和运维技术（如TensorFlow Serving、Docker、Kubernetes），具备高性能和高并发编程能力，精通数据处理和流处理框架，了解分布式系统和微服务架构，重视数据安全和隐私保护，熟悉持续集成和持续部署（CI/CD）工具，并具备良好的团队合作和沟通能力。 然而，要全面系统地掌握这些技能并非易事。 想要一马当先？你需要的不只是技巧，而是全副武装的专业技能！

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