AI Coding服务端工程师-字节云

优缺点分析

角色解读

• 在AI基础设施领域深耕，成为AI-Native架构专家，主导更大规模的平台设计与优化
• 向技术管理方向发展，带领团队推动AI技术在字节云内部全面落地
• 横向拓展至AI行业解决方案或开源社区，成为Agent编排、LLM应用等领域的知名专家
• 负责构建AI-Native开发引擎，实现从产品需求到代码合并的全自动化AI生成流程
• 搭建PB级代码/文档RAG知识库，提供毫秒级语义检索能力，提升AI代码生成质量
• 设计异步Agent编排与调度框架，结合云原生弹性扩容，支持多语言、多运行时互操作
• 推动AI-Native最佳实践在业务中落地，确保发布、监控、回滚等环节自动化，实现7×24零事故交付
• 精通Golang或Python，能熟练使用Kubernetes编写控制器/Operator，熟悉Serverless架构
• 深入理解LLM应用范式，包括RAG、Function Call、Agent编排、RLHF，并有生产级落地经验
• 具备高并发平台研发经验，主导过10k QPS系统，熟悉容量规划与灰度策略
• 掌握微服务治理与可观测性，能定位CPU/内存/网络性能问题，保障SLA99.9%以上

申请策略

• 在简历中量化成果，例如代码采纳率提升、系统延迟降低等指标
• 面试前准备一个完整的AI-Native开发案例，从需求到部署全流程讲解
• 突出高并发系统设计经验，尤其是10k QPS以上系统的容量规划和灰度策略案例
• 强调LLM应用落地经验，如RAG、Function Call、Agent编排等实际项目成果
• 展示Golang/Python/K8s的深度使用，包括开发Operator或控制器的经历
• 如果有开源贡献或技术博客，尤其是AI或Agent相关，务必列出
• 巩固Kubernetes控制器开发能力，可参考官方Operator示例
• 深入学习RAG技术栈，如向量数据库、embedding模型、检索策略等

面试指南

• 对于系统设计题，先明确需求和数据规模，然后分层拆解（数据存储、索引、检索、缓存），再考虑扩展性与容错，最后给出评估指标
• 对于LLM应用案例，使用STAR原则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，重点突出技术选型和调优过程
• 对于高并发问题，从架构层面（如水平扩展、异步处理、缓存）和运维层面（监控、告警、自动扩缩）结合回答
• 请设计一个支持PB级代码库的RAG系统，如何保证毫秒级检索？
• 如何实现多Agent编排与互操作？描述你熟悉的Agent框架和通信协议
• 在10k QPS高并发场景下，如何进行容量规划和灰度发布？
• 讲一个你实际落地的LLM应用案例，遇到了哪些挑战以及如何解决？
• 如何保障微服务系统的高可用（SLA 99.99%）？请结合可观测性工具说明