后端开发-数智

优缺点分析

角色解读

• 可向资深后端工程师或架构师方向发展，深入分布式系统与高并发领域
• 随着AI Agent经验积累，可转向AI工程化或数据智能体产品经理
• 在平安内部可横向跨团队发展，如转岗至AI平台或金融科技核心部门
• 参与数据分析平台的后端架构设计与核心代码开发，确保系统高可用高并发
• 引入并集成分析引擎，提升平台数据处理能力
• 基于大模型设计开发AI Agent，实现任务规划、工具调用和多轮对话
• 探索Multi-Agent协作模式，解决复杂服务调度问题
• 扎实的Java基础，熟悉JVM原理，掌握多线程、IO、集合等
• 熟练使用Python，了解分布式、缓存、消息队列等中间件
• 理解AI Agent工程，熟悉上下文工程和RAG技术
• 具备系统稳定性和高可用设计经验，对工程质量有极致追求

申请策略

• 了解平安集团的数据业务和金融场景，面试时结合具体业务场景展示技术方案
• 准备好系统设计案例，特别是高并发、高可用架构的设计思路
• 突出Java和Python的项目经验，尤其是高并发、分布式系统的设计和优化案例
• 如果有AI Agent、RAG或大模型应用相关项目，务必详细描述
• 强调系统稳定性、高可用方面的实际成果，如故障处理、性能优化等
• 展示对工程质量的追求，如代码规范、测试覆盖率、持续集成等
• 补强AI Agent工程化技能，实践LangChain或类似框架
• 深入理解RAG技术，包括向量数据库、文档切分、检索优化等

面试指南

• 设计题：先明确需求（QPS、数据量），再选技术栈（如Spring Cloud、Redis、Kafka），画出架构图，解释每个组件的作用和容错机制
• JVM问题：从内存区域划分开始，讲GC算法，结合具体案例（如Full GC频繁），提出调优参数和监控方法
• AI Agent：介绍Transformer架构和Agent循环，具体到工具调用、ReAct模式，给出你实践过的优化经验
• 请设计一个高并发的数据分析API网关，支持限流、熔断和降级
• 解释JVM内存模型和GC调优经验，如何排查内存泄漏？
• 请描述一个你使用过的AI Agent框架，并说明其任务规划和工作流程
• RAG技术中如何优化检索质量和上下文长度管理？
• 你如何处理分布式系统中的数据一致性问题？