大模型应用开发工程师（AI Coding方向）-产品研发和工程架构

优缺点分析

角色解读

• 成为AI Coding领域的专家，深入模型优化与系统架构
• 向技术Leader方向发展，带领团队攻克复杂工程问题
• 横向拓展到AI产品其他方向，如AI辅助编程、智能体等
• 负责AI Coding产品的模型能力建设，包括代码生成、补全、理解等场景的模型集成与工程优化
• 设计并实现基于LLM的Agentic Coding系统，探索Multi-Agent协作在复杂软件工程任务中的应用
• 与算法、数据、评测团队协作，建立从模型训练到用户反馈的迭代闭环
• 跟踪AI Coding领域前沿进展，快速验证并落地到产品中
• 精通Python/C++/Go中至少一门语言，具备扎实的代码工程能力
• 熟悉大语言模型（LLM）的推理部署与应用开发，有Prompt Engineering或模型集成经验
• 具备良好的系统设计能力，能独立负责模块级架构设计与落地
• 对AI Coding方向有热情，了解代码生成、Agent等前沿技术

申请策略

• 了解字节AI Coding产品（如豆包MarsCode），面试中可结合产品谈改进
• 关注公司技术博客和开源项目，展现对技术文化的认同
• 突出大语言模型相关项目经验，尤其是推理部署、Prompt Engineering或模型集成
• 强调系统设计能力，展示独立负责模块或架构的经历
• 列出编程语言掌握程度（Python/C++/Go）和代码工程实践
• 如有AI Coding或代码生成相关项目，务必详细描述
• 加强LLM推理部署知识，学习vLLM、TensorRT等工具
• 实践Agentic Coding框架（如LangChain、AutoGPT），理解Multi-Agent协作

面试指南

• 对于系统设计类问题，先明确需求边界，再拆解模块（输入、处理、输出、存储），最后讨论优化和扩展
• 对于Prompt Engineering类问题，强调迭代优化思路：初始prompt设计、测试、分析错误、调整prompt格式或上下文
• 对于项目经验类问题，按STAR原则描述：背景、任务、行动、结果，突出个人贡献和技术难点
• 如何设计一个基于LLM的代码补全系统？
• Prompt Engineering中如何优化代码生成质量？
• 描述一个你独立负责的模块级架构设计案例
• Multi-Agent协作在复杂软件工程中有哪些应用场景和挑战？
• 如何建立模型训练到用户反馈的迭代闭环？