后端/资深后端研发工程师（智能审核方向）-TikTok Shop

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从资深工程师发展为技术专家或架构师，深耕AI与后端融合领域
• 管理方向：可晋升为技术Leader，带领团队负责核心系统建设
• 跨界发展：积累电商治理领域经验，转向AI产品经理或解决方案架构师
• 构建基于大模型的智能审核系统，包括模型推理、Prompt工程和RAG应用开发
• 开发治理平台的核心模块，如审核策略管理、质量管理和特征管理
• 保障系统的稳定性与高性能，负责高并发场景下的架构优化和问题排查
• 跟踪AI前沿技术，探索大模型、向量数据库在电商治理中的创新落地
• 精通Go语言或Python/Java，具备扎实的编程和系统设计能力
• 熟练掌握MySQL和Redis，有丰富的数据库性能优化与高可用经验
• 了解LLM应用开发技术，如Prompt Engineering、RAG、向量数据库
• 具备产品思维和跨团队协作能力，能将技术方案有效转化为业务价值

申请策略

• 了解TikTok Shop电商治理的业务背景，思考AI如何助力审核效率和准确率
• 在面试中多展示技术深度和业务理解，强调学习能力和主动探索精神
• 突出在Go/Python/Java后端开发中的项目经验，尤其是高并发、高可用系统设计
• 强调MySQL和Redis的实战优化案例，如慢查询治理、缓存策略、集群搭建等
• 若有大模型相关经验（如Prompt、RAG），务必单独列出，并说明业务效果
• 展示产品思维：如何从业务需求出发，通过技术方案带来可量化的收益
• 系统学习LLM应用开发，动手实现一个基于RAG的问答系统或Agent
• 熟悉向量数据库（如Milvus、Faiss）的基本原理和使用，最好有实际项目

面试指南

• 系统设计题：先明确需求（QPS、延迟、数据量），再拆解为模块（接入层、处理层、存储层），最后讨论高可用、扩展性方案
• 性能优化题：从问题发现（监控/日志）→分析根因（索引/锁/缓存）→提出方案→验证效果，按STAR原则描述
• 开放性技术题：展示思考过程，先给出核心原理，再结合实际项目经验，最后延伸至最佳实践
• 请设计一个高并发、低延迟的实时审核系统，你会如何架构？
• 如何优化MySQL慢查询？举例说明你实际处理过的性能问题
• Redis缓存常见的雪崩、穿透、击穿如何解决？
• 你有使用过大模型吗？请介绍一下Prompt Engineering或RAG的原理和应用
• 如何保证分布式系统的高可用？说说你常用的策略