AI后端开发工程师-基础设施（杭州）

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为AI基础设施领域专家，主导大规模分布式系统设计
• 架构方向：晋升为系统架构师或技术负责人，负责平台整体技术演进
• 交叉发展：转向AI应用开发或AI产品方向，结合业务落地
• 设计并优化AI基础设施平台，包括大模型推理调度、Agent编排引擎等核心组件
• 参与AI Agent框架与业务架构治理，推动模块标准化与高效迭代
• 探索大模型与业务系统的融合方案，通过工程化工具提升研发效能
• 扎实的后端开发能力，精通Java/Python/Go等至少一种语言
• 深入理解计算机原理、数据结构和算法，能编写高性能代码
• 熟悉AI工具链（如LangChain、SpringAI）和大模型API调用

申请策略

• 关注字节跳动AI基础设施的公开技术博客，了解团队技术栈
• 准备一个你主导的AI相关项目案例，体现架构设计与问题解决能力
• 突出后端开发经验，尤其是在高性能、分布式系统方面的项目
• 强调AI相关项目经验，如大模型调用、Agent开发或AI工具链使用
• 展示对数据结构、算法和系统设计的深度理解
• 强化LangChain、SpringAI等AI框架的实践能力
• 熟悉大模型推理优化技术（如vLLM、TensorRT-LLM）
• 补充分布式系统知识（Kubernetes、微服务架构）

面试指南

• 对于系统设计类问题，采用“需求分析-架构选型-关键细节-权衡取舍”的结构
• 对于AI集成问题，从数据流、模型加载、推理优化、错误处理等环节展开
• 对于技术原理问题，先概述核心概念，再结合实际项目案例说明
• 请描述一个你设计的高并发后端系统的架构，并解释如何优化性能
• 你如何将一个预训练大模型集成到业务系统中？遇到过哪些挑战？
• 请解释Agent编排引擎的核心原理，以及如何保证其高可用
• 对LangChain框架的理解，以及你在项目中如何使用？
• 如果让你设计一个AI模型推理服务，你会考虑哪些关键因素？