LLM应用/Agent/AI平台研发工程师-Data

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：逐步成长为AI平台架构师或大模型技术专家，主导核心平台设计
• 管理方向：带团队负责AI应用平台的整体规划和交付，晋升为技术Leader
• 业务影响：深入理解业务场景，从技术侧推动AI能力商业化，成为业务-技术复合人才
• 设计和研发大模型/Agent应用的核心系统架构，支撑大规模在线服务
• 优化模型Prompt、Agent编排和决策链路，提升业务效果
• 构建自动化的模型效果优化闭环，包括错例归因、策略迭代和回归验证
• 搭建AI决策的可观测基础设施，增强模型判断的透明度和可信度
• 精通至少一种主流编程语言（Python/Go/Java等），具备系统设计能力
• 深入了解大模型/Agent应用开发范式，有实际项目经验
• 熟练使用Claude Code/Cursor等AI工具辅助研发，提升效率
• 具备工程品味，能在性能、成本、效果之间做权衡

申请策略

• 提前了解字节跳动Data部门的技术栈和业务方向，展现对AI平台的理解
• 准备好技术方案案例，展示从设计到落地的完整闭环能力
• 突出大模型/Agent相关项目经验，包括Prompt设计、Agent编排、推理优化等
• 展示全栈开发能力，包括系统架构设计和性能优化案例
• 强调AI Coding工具（如Claude Code）的使用经验，体现高效研发能力
• 如有开源贡献或顶会论文，务必列出
• 系统学习LLM推理优化技术（如vLLM、TensorRT-LLM）和Agent框架
• 熟悉Python/Go语言的高性能编程，练习系统设计

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
• 分层回答：先讲整体架构，再深入细节，展示系统思维和工程品味
• 权衡分析：在效果、成本、性能之间做权衡，体现工程判断力
• 请详细描述你参与过的一个LLM应用项目，包括架构设计、Prompt策略和效果评估
• 如何设计一个可扩展的Agent编排系统？考虑多轮对话、工具调用和异常处理
• 在大规模生产环境中，如何优化LLM推理的延迟和成本？谈谈你的方案
• 设计一个模型效果自动优化闭环，包括数据收集、错误归因和策略迭代
• 如何确保AI模型的决策过程对业务侧透明可信？你会搭建什么样的可观测基础设施？