Senior AI Architect

优缺点分析

角色解读

• 可晋升为企业首席AI架构师或AI技术副总裁，负责全球AI战略
• 也可转型为AI产品负责人，结合技术与业务推动AI商业化
• 或深化为AI领域专家，如首席科学家或AI研究员
• 设计并治理企业级AI/GenAI整体架构，包括LLM集成、RAG、智能助手等场景
• 制定AI架构标准、设计原则，并评审各项目的技术方案以确保一致性和可扩展性
• 与数据平台、安全合规团队协作，确保AI解决方案在生产环境中的稳定、安全与合规
• 引领技术团队，包括架构评审、供应商评估，并指导AI工程师提升架构能力
• 精通AI/ML核心原理及GenAI架构模式（如RAG、Agent、向量搜索等）
• 扎实的编程与云原生技能：Python、REST API、微服务、容器化及云平台（阿里云/AWS）
• 熟悉MLOps/LLMOps工具链（MLflow、CI/CD、模型监控）及数据平台（湖仓、数据管道）
• 优秀的沟通与领导力，能在全球跨职能团队中推动技术决策

申请策略

• 了解阿迪达斯数字化转型战略及AI在零售/体育行业的应用场景，展示业务理解
• 准备一个架构提案，针对阿迪达斯可能的AI用例（如智能客服、库存预测）
• 突出AI/GenAI项目从架构设计到生产落地的完整案例，尤其是RAG、聊天机器人等
• 强调在企业环境中建立架构标准、治理流程的实践经验
• 展示云平台（阿里云/AWS）和MLOps工具链的实际应用
• 如有跨国团队协作或领导经验，务必强调
• 若对GenAI不够熟悉，可系统学习LLM原理、RAG模式、向量数据库（如Milvus）
• 补充MLOps/LLMOps工具如MLflow、Kubeflow、LangChain等

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出架构决策的逻辑和落地效果
• 结构化呈现：从业务需求出发，分解为技术选型、架构模式、治理手段，最后量化成果
• 展示权衡思维：如成本与性能、创新与稳定、本地部署与云服务等
• 请描述一个你设计并落地的GenAI架构，包括技术选型依据和面临的挑战
• 如何确保AI解决方案在企业中的可扩展性和一致性？你如何建立架构治理？
• 在AI项目中，如何平衡创新与合规（如数据隐私、安全）？请举例
• 你如何评估一个AI用例是否值得投入？从技术和商业角度如何分析？
• 谈谈你对LLM幻觉的理解及在你的架构中如何缓解？