Data Platform Engineer officer

优缺点分析

角色解读

• 从高级 AI 工程师向 Agentic AI 架构师或 AI 工程团队负责人发展
• 可深入探索企业级 AI 平台架构设计，或转型为 AI 产品技术专家
• 负责设计和开发基于大语言模型的 Agentic AI 应用，构建智能体工作流和 RAG 管道
• 将业务需求转化为可扩展的 AI 解决方案，并集成到企业现有数据平台和 API 中
• 参与 CI/CD、AgentOps 和 LLMOps，确保 AI 应用在生产环境中的可靠性与安全性
• 精通 Python 及现代软件工程实践，熟练掌握 LangGraph、AutoGen 等智能体框架及 RAG 技术
• 具备云原生应用开发经验（AWS/Azure/GCP），熟悉 Kubernetes 和微服务架构
• 了解数据工程、分布式处理及企业级数据治理，具备跨部门协作与系统设计能力

申请策略

• 了解 State Street 在投资管理和数据运营方面的核心业务，思考 AI 如何赋能这些具体场景
• 准备好展示你如何在保证代码质量和安全治理的前提下，高效使用 AI 工具进行开发
• 重点突出使用 LangGraph/AutoGen 等框架构建 Agentic AI 或 RAG 系统的实际项目经验
• 展示在云原生环境（AWS/Azure）下部署微服务和 API 的能力，以及参与 LLMOps/AgentOps 的实践
• 强调利用 AI 辅助开发工具（如 Copilot）提升代码质量和开发效率的具体成果
• 深入学习智能体编排、记忆机制和人机协同（Human-in-the-loop）模式
• 熟悉金融或企业级数据治理、Lakehouse 架构及负责任 AI（Responsible AI）的安全控制实践

面试指南

• 采用 STAR 原则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，突出技术难点和解决方案
• 对于技术设计问题，采用“需求分析 -> 架构设计 -> 核心组件实现 -> 测试与监控 -> 生产部署”的逻辑框架进行阐述
• 请描述一个你使用 LangGraph 或类似框架从零构建 Agentic AI 工作流的项目，遇到了哪些挑战？
• 在构建 RAG 管道时，你是如何优化检索准确率并处理企业级复杂文档的？
• 如何将 AI 智能体安全、可靠地集成到现有的企业 API 和数据平台中？
• 在金融或高合规要求的环境中，你是如何实施 AI 护栏和模型评估的？
• 复习大模型应用开发的核心概念（如 RAG、Function Calling、Agent 记忆机制）
• 准备 1-2 个在生产环境中解决 AI 幻觉、延迟或成本问题的实际案例