Artificial Intelligence & Machine Learning, AVP

优缺点分析

角色解读

• 向首席AI架构师（Chief AI Architect）或技术总监方向发展，主导公司整体AI战略
• 转型为AI产品负责人，连接技术与业务，推动AI商业化落地
• 成为行业内的AI治理与安全专家，专注于负责任AI（Responsible AI）的标准制定与实践
• 担任Agentic AI平台的首席架构师，设计从底层数据到上层智能体应用的全栈架构
• 将复杂的商业需求（如投资研究自动化）转化为可落地的AI技术方案，并解决多智能体协作中的技术难题
• 制定企业级AI工程标准、安全护栏及治理规范，确保AI系统的可靠性、合规性及可解释性
• 指导高级工程师团队，推动LLMOps、AgentOps等新型运维体系的建立与优化
• 深厚的Agentic AI与生成式AI架构经验，精通LangGraph、AutoGen等主流框架及多智能体编排
• 强大的全栈技术视野，涵盖Python后端、分布式数据平台（Spark/Iceberg/Databricks）及云原生基础设施
• 精通RAG技术栈，包括向量数据库、知识图谱构建及混合检索策略
• 具备极强的系统思维与治理能力，熟悉AI安全、合规、可观测性及LLMOps最佳实践

申请策略

• 关注道富公司在杭州的研发重点，了解其在投资管理与数据运营方面的具体痛点
• 准备详细的架构设计案例，重点阐述如何解决可扩展性、安全性及多智能体协作难题
• 展现你对‘Agentic AI’未来趋势的独特见解，以及如何在企业中落地这些概念的战略思考
• 突出主导过的企业级AI平台架构设计案例，特别是涉及多智能体、RAG或知识图谱的项目
• 强调在分布式数据处理（如Iceberg/Databricks）及云原生环境下的工程落地能力
• 展示在AI治理、安全合规及LLMOps方面的实践经验，体现对‘负责任AI’的理解
• 量化过往成果，如通过AI解决方案提升的投资研究效率、数据运营效能或成本节约
• 深入研究LangGraph、CrewAI等最新智能体编排框架的原理与实战应用

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，重点突出技术决策背后的权衡（Trade-offs）
• 架构思维：从全局视角出发，阐述非功能性需求（性能、安全、扩展性）如何融入设计
• 业务导向：始终将技术方案与业务价值（如投资回报、效率提升、风险控制）挂钩
• 治理意识：强调在创新过程中对数据隐私、模型偏见及合规性的考量
• 请描述你设计过的最复杂的Agentic AI或多智能体系统架构，你是如何处理记忆、工具调用及错误恢复的？
• 在金融场景下，如何平衡AI的创新速度与合规、安全及可解释性的严格要求？
• 如何设计一个基于Lakehouse（如Iceberg）的企业级知识平台，以支持高效的RAG应用？
• 当业务团队提出的AI需求与技术架构原则发生冲突时，你如何协调并达成共识？