高级业务架构师（泛互行业）-数据平台

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深入数据智能体和大模型应用，成为行业解决方案权威
• 管理路线：从架构师转向技术团队管理或咨询总监，带领团队服务大型客户
• 横向发展：向火山引擎其他产品线或字节跳动内部AI相关岗位拓展
• 与客户深度沟通，理解其业务需求，设计基于火山引擎数据平台和AI Agent的解决方案
• 主导数据智能体（Data Agent）在消费、泛互联网行业的落地，包括知识库、用户增长体系搭建
• 协同产品、研发、销售等多团队，推动项目交付并沉淀行业最佳实践
• 精通大模型应用技术，如AI Agent、Prompt工程、工作流搭建，熟悉Coze、Dify等工具
• 扎实的数据分析能力，熟练使用SQL，了解CDP、MA、UBA等营销数据产品
• 具备知识库建设、用户标签体系设计、埋点设计等数字化项目经验

申请策略

• 在面试中准备一个具体的行业解决方案案例，展示从需求到落地的全过程
• 关注火山引擎在泛互行业的公开案例，思考如何优化
• 突出To B行业经验，尤其是消费或泛互联网客户的成功交付案例
• 详细描述AI Agent、大模型应用、知识库等项目的技术实现和业务效果
• 展示数据分析能力（SQL、CDP等）和方案设计能力
• 熟悉火山引擎产品体系，特别是数据平台和AI智能体相关功能
• 练习Prompt工程和Agent工作流搭建，掌握Coze、Dify等工具

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，强调技术方案和业务价值
• 结构化思考：先分析客户痛点，再提出整体方案，最后分解关键步骤
• 突出协作：强调跨部门沟通和资源协调能力
• 请描述一个你主导的AI Agent落地项目，遇到了哪些挑战？
• 如何设计一个面向电商企业的用户增长数据方案？
• 你如何评估大模型在知识库应用中的效果？
• 请举例说明你如何协调多团队推进复杂交付
• 深入复习大模型（如GPT、Claude）原理和Agent架构