大模型应用后端研发工程师-抖音

优缺点分析

角色解读

• 从后端研发工程师逐步成长为技术专家或架构师，主导大模型应用系统设计
• 可向大模型算法方向转型，结合工程与算法能力，成为AI应用全栈人才
• 在字节跳动内部，有机会跨部门交流，晋升为技术Leader或项目负责人
• 参与安全/智能会话业务系统的架构设计与功能开发，保障系统高稳定性、高性能与高安全性
• 负责大模型基础设施研发，包括Prompt Engineering、RAG、插件、数据系统及安全能力
• 探索大模型在各业务场景的应用，优化产品体验和研发效率，并跟踪前沿技术落地创新
• 精通Golang/Python/C++，具备扎实的编程基础和系统设计能力
• 熟悉Linux、MySQL、缓存、ElasticSearch、RPC、MQ、Kubernetes等互联网技术栈
• 对LLM、多模态模型、Agent技术有基本了解，并愿意深入学习大模型应用开发

申请策略

• 准备1-2个大模型相关项目的详细介绍，突出个人贡献和技术难点
• 了解字节跳动的技术生态和业务方向，在面试中展现对公司业务的理解
• 突出Golang/Python/C++项目经验，尤其是高并发、微服务架构设计案例
• 强调对大模型的理解，如使用过Langchain、RAG、Agent等框架或参与过相关项目
• 展示技术热情，如开源贡献、技术博客、GitHub项目等
• 深入学习大模型应用技术栈，包括Prompt Engineering、RAG、Agent原理及常见框架
• 强化Kubernetes和微服务架构实践，提升系统设计和分布式能力

面试指南

• 对于系统设计类问题，采用STAR法则，先阐述背景，再说明技术选型和架构，最后总结经验教训
• 对于技术理解类问题，先给出定义，再结合实际应用场景说明原理和优化点
• 对于项目经验类问题，重点突出个人角色、技术难点和最终成果，展现解决问题的能力
• 请描述你使用Golang/Python开发的高并发系统架构，并说明如何保证稳定性？
• 你对大模型应用中的RAG技术如何理解？如何优化检索效果？
• 在一个实际项目中，你是如何将大模型集成到现有后端系统中的？
• 如何处理大模型推理的延迟问题？有哪些优化策略？
• 你对Agent技术有什么看法？如何设计一个简单的智能代理？