后端/Agent开发工程师-抖音公益

优缺点分析

角色解读

• 深入AI工程化方向，成为AI后端架构专家
• 可向技术Leader或系统架构师方向发展
• 积累高并发、分布式系统经验，拓宽技术广度
• 负责服务端核心技术研发与系统架构迭代，解决高并发性能问题
• 抽象古籍业务领域模型，主导系统架构演进，保障核心链路高可用
• 参与古籍AI模型的训练、微调，结合RAG和Agent技术优化检索与问答产品
• 精通至少一门后端语言（Golang优先），熟悉框架底层实现
• 具备复杂系统设计能力，能独立完成模块级架构设计
• 对AI工程化有热情，了解大模型、RAG、Agent等相关技术

申请策略

• 关注字节跳动公益方向的业务，面试时展现对社会价值的认同
• 准备系统设计案例，展示架构设计能力
• 突出后端架构设计经验，特别是高并发、分布式系统的项目
• 强调AI相关项目，如使用过大模型、RAG或Agent的实践经验
• 展示Golang技能及对底层原理的理解
• 深入学习Golang底层及微服务架构
• 掌握LLM、RAG、Agent等AI落地技术，可动手实现Demo
• 了解知识图谱或NLP领域的基础知识

面试指南

• 对于系统设计问题，采用‘场景-指标-方案-评估’框架，先明确需求约束，再选型对比
• 对于技术原理问题，从底层实现到应用层，结合源码或实际案例
• 对AI问题，从业务理解出发，说明技术选型理由和落地效果
• 请描述一个你主导的系统架构设计，如何解决性能瓶颈？
• 你对RAG和Agent的理解是什么？如何应用于古籍检索场景？
• Golang的goroutine和channel底层实现是怎样的？
• 如何保证高并发下系统的稳定性？
• 请谈谈大模型微调的经验和挑战