被裁后端，现阶段要不要主攻AI方向？
AI工程化的坑，比想象中更多做了多年服务端开发之后，接触了一些AI接入业务后端系统的项目，说几个真实的坑。第一个坑是接口稳定性。大模型API的延迟和成功率比普通服务端接口差很多，P99延迟有时候会到十几秒。业务系统里没做好超时处理、重试策略、降级逻辑，线上就容易出问题。第二个坑是数据库设计。AI应用里有大量非结构化数据，向量数据库的选型和传统关系型数据库的搭配，很多团队一开始没想清楚，后来改起来很麻烦。第三个坑是微服务拆分时机。有些团队一上来就把AI能力单独拆成微服务，但业务还没稳定，每次模型换了、Prompt改了，服务接口就要跟着改，联调成本反而高。这些坑，熟悉业务后端系统的人更容易提前意识到。被裁的后端工程师转AI方向，不是去跟算法抢位置，而是填上AI落地工程化里的这些空白。这块目前市场上真的缺人，不是说说而已。
发布于 湖南
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