高级/资深后端开发工程师-Commercial AI

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展，成为AIGC或广告系统领域的架构师
• 横向扩展至推荐系统、商业化技术等方向，成为全栈技术专家
• 有机会向技术管理转型，带领团队负责更大规模的技术产品
• 负责广告创意AIGC系统的架构设计，包括素材智能生成、优化和投放数据洞察等核心模块
• 与算法团队紧密配合，设计并实现AIGC生成链路，确保创意效果和系统性能
• 开发一站式创意生产平台，提升广告主创意生产效率，优化平台变现收益
• 精通Golang或Python，具备扎实的编程和系统设计能力
• 熟悉Linux开发环境，掌握分布式系统设计和优化经验
• 具备良好的沟通协作能力，能够与算法、产品等多团队高效合作

申请策略

• 深入了解字节跳动广告业务和抖音创意生态，在面试中展示对业务痛点的思考
• 准备1-2个与AIGC或广告系统相关的技术方案设计案例，体现系统思维
• 突出后端开发经验，尤其是Golang或Python项目，展示高性能系统设计案例
• 强调互联网广告、推荐系统或AIGC相关项目经历，体现业务理解
• 列举大规模分布式系统的架构设计或优化成果，使用具体数据（如QPS、延迟降低）
• 提前熟悉广告系统基础知识，如RTB、出价策略、创意优选等
• 补充AIGC相关技术，了解Diffusion模型、LLM在内容生成中的应用
• 强化分布式系统设计能力，学习Kubernetes、消息队列等中间件

面试指南

• 对于架构设计问题，采用「场景-数据-架构-优化」四步法，先明确需求约束，再拆解模块
• 对于技术深度问题，结合项目经验，从「问题-方案-收益」三个层面回答，突出权衡和取舍
• 对于业务结合问题，从「业务目标-技术实现-效果度量」展开，体现技术驱动业务的价值
• 请设计一个高并发广告创意生成服务的架构
• 如何优化AIGC模型的推理性能以降低延迟？
• 描述一次你解决分布式系统一致性问题的经历
• Golang中goroutine和channel的使用场景和注意事项
• 如何评估和提升广告创意的点击率？从技术上如何支持？