新一代 GenAI 应用工程师的核心技能与面试标准 - 吴恩达
亲爱的朋友们，
借助生成式 AI，现在出现了一类 ** 新型的 GenAI 应用工程师 **，他们能够以前所未有的速度构建功能强大的应用。这些人才在企业中炙手可热，但相关岗位描述仍在逐渐清晰。以下是我对这类工程师所需关键技能的总结，以及我在面试中用来识别这些人才的问题。
🧠 GenAI 应用工程师的两个核心能力
- ** 能用 AI 构建模块快速构建强大应用 **
- ** 能借助 AI 辅助快速开发，远超传统速度完成系统构建 **
同时，如果具备良好的产品 / 设计直觉，也会成为巨大的加分项。
🧱 什么是 AI 构建模块（AI Building Blocks）
就像你拥有很多不同形状的乐高积木，可以拼出复杂的结构一样，AI 构建模块越丰富，你就越能自由组合出强大系统。
常见的 AI 构建模块包括：
- Prompt 编写技巧
- 智能体框架（agentic frameworks）
- 模型评估（evals）
- 安全护栏（guardrails）
- 检索增强生成（RAG）
- 语音交互栈（voice stack）
- 异步编程（async programming）
- 数据抽取、embedding、向量数据库（vectorDBs）
- 模型微调（fine tuning）
- 图数据库 + 大模型（graphDB + LLM）
- 智能浏览器 / 操作系统控制（agentic browser/computer）
- 多组件推理模型（MCP、reasoning models）
👉 ** 拥有越多种类的模块，意味着你能构建的组合就越复杂、越智能。**
💡 虽然新模块层出不穷，但很多一两年前的构建块（如向量数据库的使用框架）** 依然非常实用 **。
💻 AI 辅助编程：工具日新月异
从 2021 年 GitHub Copilot 的横空出世，到后来的 Cursor、Windsurf 等 AI IDE 的问世，AI 编程助手正在飞速进化。
如今，出现了更智能的编程助手：
- OpenAI Codex
- Anthropic Claude Code（我个人非常喜欢，它可以自动写代码、测试、调试，完成多个迭代）
🧠 ** 真正高效使用这些工具的前提：**
- 扎实的 AI 与系统架构基础
- 清晰的产品目标感
- 不只是 “摆烂摸鱼式编程”（vibe coding）
🎯 ** 这些工具结合优秀工程师的直觉，能带来前所未有的开发速度与效率。**
📉 为什么 AI 编程技巧的 “保质期” 比构建模块短？
- 新工具不断涌现，竞争激烈（达尔文式进化）
- 工程师通常不会同时使用几十个辅助工具
- 每一代工具都比上一代强大得多
因此，** 保持更新最新的 AI 编程工具非常值得 **。
🎨 加分项：产品思维和用户直觉
在一些团队中，程序员只需要根据像素级设计图编码。但当每个细节都需要产品经理指定时，会极大地拖慢节奏。
现在，** 缺乏 AI 产品经理 ** 让这种低效更严重。
如果一个 GenAI 工程师具备一定的用户同理心和产品设计直觉，哪怕只是拿到一句简要需求（如：“做一个用户能查看和修改密码的界面”），也能：
- 主动决策
- 快速开发原型
- 推动迭代
🧪 面试技巧：如何识别优秀的 GenAI 工程师？
我通常会问以下三个方面的问题：
- 你掌握了哪些 AI 构建模块？能否举例？
- 你是如何使用 AI 编程辅助工具的？
- 你是否具备产品直觉或用户同理心？
最重要的一个问题是：
** 你是如何跟进 AI 最新发展的？**
优秀候选人通常会回答：
- 订阅技术简报（如 The Batch）
- 做短期课程、项目实战
- 加入讨论社区
而 ** 依赖社交媒体获取 AI 信息的人 **，往往 ** 难以跟上节奏 **。
🛠️ 继续构建吧！
掌握 AI 构建模块 + 熟练使用 AI 编程工具 + 拥有产品直觉，** 这就是未来软件工程师的黄金组合 **。
Keep building! — Andrew Ng
📎 原文链接：The Batch 第 305 期