大模型应用架构师-Dev Infra

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为大模型应用领域的顶尖架构专家，主导核心系统设计
• 横向扩展：向AI Infra、算法等方向延伸，积累全栈AI能力
• 管理路径：逐步带领技术团队，担任技术负责人或架构师经理
• 负责大模型应用系统的整体架构设计，确保系统的高效性、可扩展性和前瞻性
• 主导大模型在编码、GUI等质量场景下的效果评测与线上分析，制定优化方案
• 跟踪前沿技术趋势，将新技术引入业务，推动产品持续迭代升级
• 与算法、产品、Infra等多团队紧密协作，确保技术方案落地并满足业务需求
• 深厚的服务端开发经验和系统架构设计能力，能够设计高扩展性系统
• 对大模型、Agent技术有基本认知，了解Transformer、Prompt工程等概念
• 较强的问题分析与解决能力，能针对复杂场景制定优化策略
• 跨团队沟通与协作能力，具备技术影响力

申请策略

• 在简历中详细描述一个与AI或大模型相关的架构项目，体现设计思路和难点解决
• 关注字节跳动在AI领域的业务动态，面试中展现对产品的理解
• 突出系统架构设计经验，特别是高并发、高可用系统的案例
• 强调对大模型或AI技术的实践经历，如调用过API、微调过模型或参与过Agent开发
• 展示问题分析与解决能力，可以用具体项目中的优化成果说明
• 提及跨团队协作的项目经历，体现沟通和推动能力
• 深入学习大模型原理，阅读相关论文，动手实践Prompt Engineering和Agent框架
• 补充AI Infra相关知识，如分布式训练、模型部署、推理优化等

面试指南

• 采用STAR原则：情境-任务-行动-结果，结构化描述项目经验
• 对于架构设计问题，先明确需求约束（性能、扩展性、成本），再分层拆解，给出选型理由
• 对于评估类问题，强调定量和定性结合，并说明如何迭代优化
• 请设计一个大模型Agent的应用架构，如何处理多轮对话和工具调用？
• 如何评估大模型在coding场景下的效果？你会选用哪些指标？
• 你遇到过最具挑战性的系统架构问题是什么？如何解决的？
• 大模型应用中成本和延迟如何优化？
• 你如何跟团队协作推动一个跨组的技术方案落地？