大模型应用架构师-Dev Infra

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为大模型应用架构领域的专家，主导核心系统设计
• 管理方向：可晋升为技术Leader，带领架构团队或技术小组
• 跨界融合：向AI产品化或算法方向拓展，成为技术+业务复合型人才
• 设计大模型应用的整体系统架构，确保高扩展性和工程落地
• 主导大模型在coding/GUI场景的效果评测与优化，制定架构、策略、数据层面的优化方案
• 跟踪前沿AI技术趋势，引入新技术推动产品能力升级
• 与算法、产品、Infra等多团队协作，推动技术方案落地
• 深厚的服务端开发与系统架构设计经验，能构建高可用、可扩展的分布式系统
• 对大模型（LLM/多模态）及Agent技术有基本认知，了解主流实践
• 优秀的问题分析与解决能力，能针对复杂工程挑战提出创新方案
• 强烈的技术热情和学习能力，持续跟踪AI前沿动态

申请策略

• 简历中可附上个人AI项目GitHub链接或技术博客，展示技术热情
• 面试前了解字节跳动在AI领域的业务布局（如豆包、Coze等），准备相关见解
• 突出服务端系统架构设计经验，尤其是高并发、分布式系统的项目案例
• 强调对大模型的实践或研究经历，如Agent开发、Prompt工程、模型微调等
• 展示问题分析与解决方案的案例，说明你如何推动技术落地
• 如有跨团队协作经历，具体说明角色与成果
• 系统学习大模型原理（Transformer、RLHF等）及主流框架（LangChain、LlamaIndex等）
• 动手实践Agent应用开发，例如搭建一个简单的RAG或工具调用系统

面试指南

• STAR法则：描述情景、任务、行动、结果，突出个人贡献
• 辩证思考：先分析问题本质，再提供多方案对比，最后说明选择理由
• 技术+业务视角：不仅讲技术实现，还要考虑业务价值和可落地性
• 请描述你设计过的一个高扩展系统架构，并说明如何解决扩展性问题
• 你对大模型Agent的理解是什么？如何评估Agent的效果？
• 在大模型应用落地中，你会如何平衡效果、效率和成本？
• 当多个团队对技术方案有分歧时，你如何推动共识？
• 请谈谈你对当前大模型技术趋势的看法（如Mamba、多模态、Agent等）