大模型应用架构师（代码质量/质量风控）-产品研发和工程架构

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为大模型应用架构领域的专家，主导核心系统设计
• 管理方向：逐步带领技术团队，担任技术负责人或架构组组长
• 业务拓展：深入理解业务，推动AI产品创新，向产品技术总监发展
• 设计并落地大模型应用系统架构，解决Agent效果、效率、成本问题
• 主导coding/风控等场景的效果评测与优化，制定架构、策略、数据优化方案
• 跟踪前沿技术趋势，引入新技术推动产品升级
• 与业务、算法、产品、Infra团队协作推进技术方案
• 扎实的服务端开发经验和系统架构设计能力
• 对大模型、Agent技术有深入了解和实践经验
• 强大的问题分析与解决能力，能探索创新模式
• 跨团队协作和沟通能力

申请策略

• 关注字节跳动AI产品（如豆包）的技术细节，面试中展现对业务的思考
• 准备好1-2个完整的架构设计或优化案例，突出技术决策过程
• 突出服务端架构设计经验，尤其是高并发、高可用系统案例
• 强调对大模型或Agent技术的实际项目经验，如调用API、微调或部署
• 展示问题分析与优化成果，如性能提升、成本降低等量化数据
• 提及创新项目或技术探索经历，体现对新技术热情
• 深入学习大模型原理和Agent框架，如LangChain、AutoGPT等
• 掌握模型评测方法和效果优化技巧，了解RAG、Prompt工程

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰呈现项目背景、你的角色、具体措施和量化成果
• 技术决策框架：先分析问题约束（效果、效率、成本），再对比多种方案优缺点，最后给出选择理由
• 结构化思考：从架构层、策略层、数据层分层阐述优化思路，体现系统性
• 请介绍一个你设计的大模型应用系统架构，如何平衡效果和成本？
• 如何评估和优化大模型在特定场景下的效果？请举例
• 当Agent效果不佳时，你会从哪些维度分析并制定优化方案？
• 你如何看待当前大模型技术趋势？有哪些新方向值得我们关注？
• 描述一次跨团队协作推动技术方案落地的经历，遇到哪些挑战？