AI全栈开发产品经理（AIGC方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI后端架构，成为AI基础设施或复杂分布式系统的领域专家
• 技术管理路线：从独立负责一个领域到带领小组，向Tech Lead或技术经理方向发展
• AI工程化方向：随着AIGC业务发展，转型为专注于AI应用落地的全栈工程师或架构师
• 负责AI营销平台后端核心服务的设计与开发，支撑话术生成、RAG知识库等业务
• 构建和维护AI应用基础设施，如模型调用网关、Agent编排引擎及异步任务调度系统
• 处理大数据与BI系统的数据对接，确保数据链路的稳定与高效
• 独立负责特定业务领域的技术方案落地，并持续优化系统性能以解决生产环境问题
• 扎实的Java功底，深入理解JVM底层原理及常用设计模式，熟悉Spring/MyBatis等框架源码
• 精通分布式系统中间件，包括MySQL、Redis、ES、MongoDB、Kafka、Zookeeper等
• 具备容器化部署与运维能力，熟练使用Docker和Kubernetes
• 对AI新技术保持敏感，有实际AI应用开发经验（如RAG、Agent）者优先

申请策略

• 注意区分“产品经理”与“研发”的职责边界，在沟通中明确自己是技术背景而非产品背景
• 关注360在AI安全、AI营销方面的具体业务动态，面试时可结合公司业务提出技术见解
• 突出5年以上Java服务端开发经验，重点描述高并发、高性能系统的架构设计与优化案例
• 详细列出掌握的中间件清单及深度使用经验，特别是Kafka、Redis等在复杂场景下的应用
• 若有AI相关项目经历（如LLM应用、RAG检索增强生成、Agent开发），务必作为亮点重点展示
• 强调独立负责业务模块的能力，体现从需求分析到技术落地再到问题解决的全流程闭环能力
• 深入学习Spring Boot/Cloud源码及核心设计模式，准备应对底层原理的深度面试
• 补充AI工程化知识，了解LangChain、Vector Database（如ES/Milvus）、Prompt Engineering等概念

面试指南

• STAR法则：针对项目经验，按情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构化回答
• 原理+实践：回答技术原理问题时，先阐述核心理论，再结合自己项目中的具体实践和踩坑经验
• 数据支撑：用具体的性能指标（QPS、RT、TP99等）来证明系统优化的效果
• 请详细介绍你过往项目中最高并发的场景，你是如何设计和优化系统的？
• 你对Java内存模型（JMM）、GC机制以及常见调优手段有哪些理解？
• 在AI应用中，如何处理模型调用的延迟、超时及重试策略？Agent编排引擎的设计思路是什么？
• 请谈谈你对RAG（检索增强生成）架构的理解，以及在工程中如何解决检索准确性问题？
• 面对生产环境的突发流量或故障，你的排查思路和应急处理流程是怎样的？