大模型应用开发工程师-飞书妙搭

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从AI应用开发逐步深入模型训练、推理优化，成为AI Coding领域的专家
• 管理方向：积累项目经验后，可晋升为技术负责人或AI产品线负责人
• 行业扩展：AI Coding经验可迁移至AI for Science、AI for Business等跨领域场景
• 负责企业级Code Agent的研发，将大模型能力融入软件工程流程，实现智能代码生成、调试与优化
• 与产品、设计团队协作，推动AI产品从概念到落地的全链路迭代
• 持续跟踪LLM、Agent等前沿技术，探索Vibe Coding等新范式在产品中的应用
• 扎实的全栈开发能力，精通Nodejs/Golang/Python之一，熟悉常用框架和系统设计
• 深入理解LLM应用架构，包括Prompt Engineering、RAG、Agent、SFT、RL等概念
• 具备AI项目落地经验，能够平衡模型成本、性能与效果
• 强烈的好奇心和创新意识，能主动跟进AI领域最新动态

申请策略

• 了解飞书妙搭产品背景，思考AI Coding如何提升企业效率
• 准备一个能体现你AI应用能力的个人项目或开源贡献
• 突出大模型相关项目经验，如基于LLM的代码生成、Agent开发、RAG系统等
• 展示全栈开发能力，特别是Nodejs/Golang/Python的实际应用案例
• 强调系统设计和性能优化的经验，体现工程化思维
• 补充PE（Prompt Engineering）和模型评测相关知识
• 熟悉Agent框架（如LangChain、AutoGPT）和RAG实践

面试指南

• 使用STAR法则：阐述背景、任务、行动和结果，突出技术细节和量化效果
• 对比不同方案的优劣，展示技术选型能力
• 结合字节跳动的业务场景，提出具体的落地思路
• 请描述一个你使用LLM解决实际问题的项目，包括架构设计和遇到的挑战
• 如何优化LLM的推理成本和生成质量？请结合具体场景说明
• Agent框架中，如何设计工具的调用和状态管理？
• 谈谈你对Vibe Coding的理解，以及它可能如何改变软件开发流程
• 复习LLM原理、Prompt Engineering、Agent/RAG等核心概念