[Growth Engineering] Staff Back-end Engineer I

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：深耕生成式AI和AI基础设施，成长为公司内AI架构师或首席工程师
• 管理方向：后期可转型为AI团队技术负责人或工程经理，带领团队攻坚难题
• 业务方向：深入理解电商业务，成为业务与技术结合的专家，推动产品创新
• 设计与搭建生成式AI生产流水线，用LLM和图像生成模型制作电商广告创意，实现大规模自动产出
• 构建AI原生数据平台，提供自然语言查询、异常检测和智能洞察，让数据价值更易获取
• 开发企业级知识图谱与RAG系统，为AI代理提供上下文理解能力，提升业务决策质量
• 推动AI增强的软件开发流程，从需求分析到部署引入智能代码助手，提升工程效率
• 精通后端编程语言（如Python/Go/Java），熟悉分布式系统设计与微服务架构
• 深入理解LLM、RAG、知识图谱等AI技术原理，有实际项目落地经验
• 具备云计算和容器化部署经验（Kubernetes、Docker），能处理高并发场景
• 优秀的问题分析与系统设计能力，能独立从0到1构建复杂系统

申请策略

• 提前研究Coupang的AI战略和产品，在面试中结合自身经验提出洞见
• 准备一个端到端AI系统设计案例，展示从需求到部署的完整思考
• 突出LLM、RAG、生成式AI相关项目经验，包括系统架构、模型部署和优化细节
• 强调高并发、分布式系统设计案例，展示处理大规模数据的能力
• 如有电商或广告相关背景，重点描述业务理解和技术贡献
• 列出开源贡献或技术博客，体现技术热情和社区影响力
• 系统学习LangChain、LlamaIndex等RAG框架，动手搭建一个知识库问答系统
• 强化Kubernetes和微服务部署技能，熟悉CI/CD流水线

面试指南

• 对于系统设计问题，先明确需求与约束，再划分模块，然后深入关键组件（如检索、生成、缓存），最后考虑监控与扩展
• 对于技术落地问题，强调迭代验证、A/B测试、回滚机制和监控指标
• 对于伦理问题，体现对偏见、隐私、安全的重视，举例说明防护措施
• 请设计一个基于LLM的广告创意生成系统，包括架构、数据流和关键模型选择
• RAG系统中如何保证回答的准确性和及时性？遇到知识冲突怎么处理？
• 如何处理高并发下的推理请求？模型延迟和成本如何权衡？
• 过去项目中你如何将AI模型从实验落地到生产环境？遇到哪些挑战？
• 你对负责任AI的理解？如何保证生成内容的安全性和合规性？