后端研发工程师（大模型）-火山引擎

优缺点分析

角色解读

• 深耕大模型领域，成为AI基础设施架构专家或技术Leader
• 横向拓展至算法或全栈，参与更广泛的AI产品创新
• 通过字节跳动的平台，接触海量业务场景，快速提升技术影响力
• 负责大模型服务后端架构设计与核心模块开发，包括模型集成、推理服务等
• 深度参与RAG等关键功能的设计与实现，优化系统性能与稳定性
• 与算法、产品、前端团队协作，推动项目高效交付
• 跟踪大模型技术动态，探索业务创新应用场景
• 精通Python，具备扎实的数据结构、算法、操作系统和网络基础
• 熟悉Golang/Java/C++中至少一种，具备跨语言开发能力
• 有分布式系统架构设计、开发和运维经验，能独立解决复杂问题
• 良好的编码规范、系统抽象能力以及沟通协作能力

申请策略

• 了解火山引擎AI平台产品，结合自身经验说明如何推动技术落地
• 关注字节跳动技术博客，熟悉其工程文化，面试中展现适配度
• 突出5年以上后端开发经验，特别是Python和分布式系统的项目
• 强调大模型相关项目经验，如模型服务、推理优化、RAG等
• 展示系统架构设计案例，说明在性能、稳定性、扩展性方面的贡献
• 提前学习大模型推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM）和RAG技术
• 巩固Golang或Java，以便跨语言协作

面试指南

• 采用STAR法则：阐述情景、任务、行动和结果，突出技术难点和你的思考
• 结合系统设计原则（如CAP、分治、缓存、异步等）结构化回答问题
• 展示创新性：提及你如何跟踪新技术并应用到项目中
• 请描述一个你设计的分布式系统架构，并说明如何保证高可用和扩展性
• 在大模型推理服务中，如何优化延迟和吞吐量？请给出具体方案
• 谈谈你对RAG的理解，以及在实际项目中如何实现？
• 如何处理跨团队协作中的技术分歧？请举例
• 复习分布式系统核心知识，准备一个完整的架构设计案例