大数据产品解决方案架构师（公有云AI方向）-Data

优缺点分析

角色解读

• 可向资深架构师或技术总监发展，主导更大规模的数据+AI项目
• 也可转向AI产品经理或技术合伙人方向，拓展商业视野
• 在字节跳动内部，可横向迁移至其他业务线，接触前沿AI应用场景
• 负责将客户业务需求转化为大数据和AI技术方案，进行售前交流、方案设计和招投标支持
• 为项目规划数据中台架构顶层设计，提供业务和技术咨询服务
• 协助客户完成项目规划、架构设计和产品POC测试，推动方案落地
• 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉LLM/VLM训练和推理流程
• 精通大数据和数据中台技术，如Hadoop、Spark、Flink等，并了解火山引擎生态
• 具备跨领域解决方案能力，至少熟悉搜广推、大模型、智能驾驶等两个方向

申请策略

• 提前了解字节跳动火山引擎的业务布局和客户案例，面试时展现对业务的理解
• 准备一个完整的售前方案或POC案例，体现从需求分析到架构设计的过程
• 突出主导过的大规模数据+AI落地项目案例，强调架构设计和方案推动能力
• 展示对LLM/VLM在实际场景中的应用经验，包括训练和推理优化
• 罗列熟悉的技术栈，如vLLM、Ray、DeepSpeed等，并体现跨领域知识
• 补充火山引擎数据中台产品知识，了解其DataLeap、VeDB等组件
• 练习方案演讲和文档编写能力，提升售前沟通技巧

面试指南

• 结构化回答：先理解需求，再拆解技术难点，最后给出架构图及选型依据
• 结合具体案例：用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述以往项目
• 请设计一个基于LLM的智能客服数据中台架构
• 如何将传统大数据架构迁移到云原生AI平台？请举例说明
• 你如何确保解决方案在客户场景中的可落地性和性能？
• 谈谈你对vLLM和Ray的理解及适用场景
• 在多个客户需求冲突时，如何平衡技术方案和商务诉求？
• 复习大数据和AI领域最新技术，特别是LLM推理优化、数据中台架构