架构师（AI 方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为AI数据架构领域专家，主导更大规模的数据平台与AI融合项目
• 管理路线：从技术负责人晋升为AI团队负责人或数据部门总监
• 业务交叉：深入金融场景，成为既懂技术又懂业务的复合型人才，向首席科学家或技术高管发展
• 主导AI数据挖掘体系搭建，覆盖数据采集到可视化全流程，制定标准化技术框架
• 规划AI业务全链路数据架构，整合多源数据并优化接口设计，提升决策效率
• 与算法团队协作，将大模型与数据挖掘能力融合，推动分析结果转化为业务行动
• 跟踪前沿技术（如大模型辅助分析），引入新方案优化现有流程，并攻克技术难题
• 扎实的工程架构能力：精通Java/Python，熟悉微服务、分布式系统、Docker/K8s
• 算法工程化经验：熟悉ML/DL/NLP原理，有模型部署、推理优化经验，掌握国内外主流大模型
• AI工具链搭建：熟悉LangChain、AutoGPT等Agent框架，能编写skill并指导团队
• 技术规划与协作能力：具备跨团队推动能力，能独立解决复杂技术问题

申请策略

• 提前了解平安的AI战略（如平安云、金融壹账通等），在面试中展现与业务结合的思考
• 准备一个完整的AI数据挖掘项目案例，从架构设计到落地效果，突出技术难点和解决过程
• 突出AI工程化项目经验，特别是数据挖掘体系搭建、大模型部署与调优的实际案例
• 展示架构设计能力：列出微服务、分布式、容器化部署的落地项目，强调高并发/高可用设计
• 强调大模型实战：具体说明使用过哪些大模型（如Qwen、混元等），以及部署和推理优化的细节
• 体现领导力：带团队或指导他人的经历，以及跨部门协作推动项目落地的成果
• 加深对大模型平台（阿里云百炼、百度千帆）的实操，熟悉API和部署流程
• 学习Agent框架（LangChain、AutoGPT）的深度使用，掌握工具链搭建和skill编写

面试指南

• STAR法则（情境-任务-行动-结果）：用具体项目回答，重点描述个人贡献和技术细节
• 技术选型对比：在回答架构设计问题时，展示对不同方案的权衡（如性能、扩展性、成本）
• 结合业务价值：强调技术方案如何提升业务效率或创造价值，体现商业意识
• 请描述一次你主导的AI数据挖掘体系搭建项目，包括技术选型、架构设计和遇到的挑战
• 你如何将大模型（如Qwen）集成到现有的数据挖掘流程中？举例说明
• 在高并发场景下，如何设计可靠的数据架构？请谈谈你的经验
• 你如何看待Agent框架（如LangChain）在企业级应用中的前景？你有哪些实践经验？
• 如果团队在模型推理优化上遇到瓶颈，你会如何分析和解决？