高级业务架构师（Data Agent方向）-火山引擎

优缺点分析

角色解读

• 可向火山引擎数据解决方案专家或行业总监方向发展，负责更大行业线或跨领域方案
• 也可转型为数据产品经理，深耕数据智能体或大模型应用产品设计
• 通过积累金融行业标杆案例，成为行业咨询顾问或创业合伙人
• 设计基于火山引擎数据平台的用户增长和营销场景方案，包含指标体系、标签体系和埋点方案
• 推动数据智能体（Agent）在金融等行业的落地，优化Prompt与Workflow，实现大模型驱动的智能交互
• 协同销售、交付等团队完成客户项目全流程，确保方案落地并沉淀行业标准化案例
• 扎实的数据分析能力，熟练使用SQL和统计分析工具，对数据敏感
• 熟悉CDP、MA、UBA等营销数据产品，具备用户标签体系和指标体系建设经验
• 了解大模型、Agent和知识引擎主流应用场景，有扣子、Dify等工具使用经验者优先
• 优秀的沟通协作与汇报能力，能独立推动项目落地并解决复杂问题

申请策略

• 在面试中展示对数据智能体落地场景的理解，例如金融风控、营销自动化等，结合字节生态提出方案
• 提前了解火山引擎的客户案例和行业解决方案，准备1-2个符合金融行业痛点的架构设计思路
• 突出数据ToB项目落地经验，特别是金融行业案例，量化客户增长或效率提升指标
• 重点展示CDP/MA/UBA等产品使用经历，以及指标标签体系、用户行为埋点的设计成果
• 如有Agent或大模型相关经验（如扣子、Dify工作流搭建），务必单独列出
• 强调独立推动项目的能力，用具体案例说明如何协调多团队解决复杂问题
• 如果对Agent和大模型应用不熟悉，尽快学习扣子（Coze）或Dify平台，搭建一个Demo
• 深入理解火山引擎数据产品体系，特别是CDP和DataLeap，可以阅读官方文档

面试指南

• STAR法则：清晰说明情境、任务、行动和结果，用量化数据证明成效
• 结构化表达：对于方案设计类问题，先梳理业务目标，再拆解数据需求，最后落地技术方案
• 体现字节风格：强调“务实、敢为、创新”，突出快速迭代和数据驱动决策
• 请描述一个你主导的金融行业数据项目，你是如何设计指标体系并推动落地的？
• 你如何理解数据智能体（Agent）？它在用户增长场景中能发挥什么作用？
• 如果你需要向客户介绍火山引擎的CDP产品，你会如何设计沟通框架？
• 在跨团队协作中，如果遇到需求冲突或资源不足，你通常如何解决？
• 请现场设计一个基于大模型的客服知识库方案，包括数据准备、模型选择和效果评估