云商-AI交付架构师

优缺点分析

角色解读

• 在AI交付领域深耕，可成长为AI解决方案专家或技术总监，主导更大规模项目
• 积累客户场景共性能力后，可反哺产品团队，转向AI产品架构师或产品经理
• 随着AI行业爆发，该岗位具备跨界发展潜力，可进入咨询、AI初创等方向
• 主导AI产品全链路交付：从POC到私有化部署、Agent定制、系统集成，确保项目上线并持续优化
• 与客户业务及IT负责人深度对话，将模糊业务需求转化为Agent行为设计方案
• 负责Agent提示词、Memory、评估集设计，以及Skill代码开发（API对接、脚本等）
• 建设知识库并集成ITSM/HCM/ERP等系统，对客户业务结果（AI替代率、NPS、ROI）负责
• 扎实的LLM/Agent项目经验：熟悉RAG、Function Calling、Prompt Engineering、评估方法
• 至少掌握Python/Java/TypeScript一门语言，能完成API对接、脚本开发、SDK集成
• 优秀的客户沟通能力：独立主导需求访谈、方案讲解、现场问题应对
• 年以上研发或产品经验，有完整客户交付经历

申请策略

• 投递前了解网易云商AI Desk产品线，思考自己能为该产品带来什么增量价值
• 在求职信或面试中强调对客户业务结果负责的态度，展现ownership意识
• 重点突出AI交付项目经历，尤其是LLM/Agent相关项目（RAG、Function Calling、Prompt）
• 展示客户沟通与需求转化案例，例如如何将模糊需求落地为技术方案
• 强调编程能力：列出擅长的语言（Python/Java/TypeScript）及具体API对接、脚本开发成果
• 如有知识库建设、系统集成经验，务必单独列出
• 短期内快速复习RAG架构、Graph RAG、Agent设计模式（ReAct、Plan-and-Execute等）
• 熟悉主流LLM API（如OpenAI、通义千问）和LangChain框架，准备一个端到端Agent Demo

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，结合具体数据（如AI替代率、响应时间提升）
• 技术选型强调取舍分析：列出可选方案，对比优劣，说明最终选择及理由
• 客户沟通案例：使用“倾听-澄清-方案-反馈”闭环，展示独立主导能力
• 请详细介绍一个你主导的AI交付项目，包括技术架构、遇到的挑战及解决方式
• 如何设计一个高效的RAG系统？请谈谈数据切片策略、检索优化及评估方法
• 面对客户提出的模糊需求（如“希望提高客服效率”），你如何将其转化为具体的Agent设计方案？
• 请解释Function Calling的原理，并举例你在项目中如何应用
• 你在Agent评估中使用了哪些指标？如何平衡效果与性能？