一个全新的职业角色正在崛起：GenAI 应用工程师。
得益于[#生成式AI](javascript:😉，他们能够以前所未有的速度构建出功能更强大的应用程序。这类人才是企业竞相追逐的对象，但这个职位的具体画像仍在形成中。在此，我想分享一下他们所需具备的关键技能，以及我在面试中如何识别这些优秀的人才。
一位出色的 GenAI [#应用工程师](javascript:😉，主要符合两大标准：
- 他们能熟练运用新一代的 AI 构建模块，快速打造强大的应用。
- 他们能借助 AI 辅助，实现闪电般的工程开发，将软件开发周期缩短到令人难以置信的程度。
如果在此基础上还具备优秀的产品和设计直觉，那将是巨大的加分项。
核心能力一：驾驭丰富的 AI 构建模块
想象一下玩乐高积木。如果你手上只有一种积木，即便数量再多，也只能搭出一些简单的东西。但如果你拥有各式各样的积木，你就能快速组合，创造出复杂而精巧的结构。
软件开发工具也是同理。仅仅知道如何调用大语言模型（LLM）的 [#API](javascript:😉 是一个不错的起点，但要成为顶尖高手，你需要掌握更广泛的构建模块。这包括但不限于：
- [#提示工程](javascript:😉 (Prompting)
- 代理框架 (Agentic frameworks)
- 效果评估 (Evals)
- 安全护栏 (Guardrails)
- 检索增强生成 ([#RAG](javascript:😉)
- 语音技术栈 (Voice stack)
- 异步编程 (Async programming)
- 数据提取 (Data extraction)
- 嵌入与[#向量数据库](javascript:😉 (Embeddings/VectorDBs)
- [#模型微调](javascript:😉 (Model fine-tuning)
- 图数据库与 [#LLM](javascript:😉 的结合
- 通过代理自动操作浏览器和电脑
AI 构建模块的宝库在不断扩充。紧跟前沿，你就能不断解锁新的能力。同时，许多一两年前的经典技术（比如评估方法或向量数据库框架）至今仍然是基石，同样重要。
核心能力二：精通 AI 辅助编程
AI 辅助编码工具正在彻底改变开发者的生产力。从开创了现代代码自动补全先河的 GitHub Copilot，到功能更强大的 AI-IDE（如 [#Cursor](javascript:😉），再到如今能够自主编写、测试、调试代码的"智能代理"编码助手（比如我个人非常欣赏的 [#Claude](javascript:😉 Code），这些工具的进化速度令人惊叹。
然而，工具的强大威力需要由技艺高超的工程师来释放。他们并非凭感觉"指挥"AI，而是凭借对软件架构和 AI 原理的深刻理解，精准地引导这些工具，朝着深思熟虑后的产品目标高效迈进。
与构建模块相比，[#AI辅助编码](javascript:😉 的最佳实践更新迭代得更快。一两年前的技巧可能已经过时。鉴于各大科技巨头在此领域的巨大投入，可以预见这场技术竞赛将愈演愈烈。对开发者而言，紧跟最新进展将获得巨大的回报，因为每一代新工具都比上一代强大得多。
加分项：出色的产品设计能力
在传统模式下，工程师往往需要等待产品经理提供精确到像素的设计稿才能开工，这极大地拖慢了迭代速度。在 AI 产品经理稀缺的当下，这个问题尤为突出。
我发现，如果 GenAI 工程师本身具备用户同理心和基本的产品设计能力，团队的效率会得到质的飞跃。他们可以根据一个高层级的目标（比如"开发一个让用户能查看个人信息并修改密码的界面"），自主地做出大量设计决策，并快速构建出可供讨论和迭代的原型。
如何保持领先？
在面试 [#GenAI](javascript:😉 应用工程师时，我通常会深入考察他们对上述能力的掌握程度。此外，我发现有一个问题能非常有效地预测候选人的潜力：
“你是如何跟上 [#AI](javascript:😉 最新发展的？”
鉴于 AI 领域日新月异，那些拥有高效学习策略的人——例如阅读《The Batch》这样的专业资讯、参加短期课程、通过动手项目持续实践，以及拥有一个可以交流的社群——确实能比那些策略低效（比如主要依赖社交媒体获取碎片化信息）的人遥遥领先。
所以，不断学习，不断创造！
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