高级架构师-Java

优缺点分析

角色解读

• 可向技术总监、CTO等更高层级技术管理岗位发展，主导企业级技术战略
• 也可深耕AI工程化方向，成为AI基础设施建设专家
• 零售供应链系统架构经验向数字化、智能化转型负责人方向延伸空间大
• 你将负责核心业务系统的架构设计与持续优化，支撑高并发复杂业务场景
• 你还要建设PaaS及云原生平台，落地微服务治理、容器化与DevOps体系，并构建高可用稳定性保障机制
• 此外，推进LLM等AI技术与现有系统的集成工程化也是重点方向
• 精通Java及Spring Cloud、Dubbo微服务生态，熟悉主流数据库与中间件
• 需要Docker/Kubernetes、Service Mesh等云原生技术栈与PaaS平台建设经验
• 还需掌握LLM、RAG、Agent等AI工程化技术，并具备业务建模与跨团队协作能力

申请策略

• 该职位由瀚纳仕代招，可先与顾问沟通实际公司与团队情况
• 面试前研究目标公司的数字化与AI转型动向，准备结合业务谈架构
• 突出中大型系统的架构设计案例，量化高并发场景与稳定性指标
• 展示PaaS/云原生平台或DevOps体系建设的实际成果
• 重点写出AI（LLM/RAG）工程化落地的项目经验，这是当前稀缺亮点
• 补齐零售、消费品行业供应链与库存系统的业务知识
• 深入掌握Service Mesh、向量数据库与MLOps工具链
• 整理一套高可用与容灾体系的设计方法论

面试指南

• 架构类问题用「业务背景-核心挑战-架构决策-量化结果」四段式作答，突出取舍逻辑
• AI落地类问题按「场景选择-数据与检索链路-评估与迭代」展开，体现工程化思维
• 管理类问题强调技术规范建设与团队梯队培养并重
• 请介绍你主导过的最大规模系统架构，如何支撑高并发场景？
• 你的PaaS/云原生平台建设经验是怎样的？微服务治理如何落地？
• 你如何设计高可用与容灾体系？举一次重大故障处理经历
• 你有把LLM/RAG落地到业务系统的经验吗？工程化上遇到过什么坑？
• 架构师与技术管理如何平衡？你如何带领团队推进技术规范？