Software Developer (AI & Agentic Engineering)

优缺点分析

角色解读

• 可向AI架构师或技术负责人方向演进，主导更大规模的智能体平台和AI基础设施
• 在金融科技领域深耕，成为将AI应用于资产管理业务流程的专家
• 利用道富的全球平台，获得跨地域、跨团队协作经验，向技术管理或产品技术双栖方向发展
• 作为企业级智能体工程的主要开发者，负责从零设计、开发和交付智能体工作流，覆盖后端服务、工作流编排、AI集成和AWS云基础设施
• 构建健壮的后端系统，设计清晰的RESTful API，并与前端团队协作维护API契约
• 将AI/LLM能力集成到平台中，包括从邮件和附件中智能提取数据、自然语言流程配置辅助和AI驱动的质量审核
• 在整个工程生命周期中应用AI，如代码生成、单元测试和自动化测试，并设计自主的AI Agent解决方案，集成企业系统，编排多步骤工作流
• 扎实的后端开发能力，精通RESTful API设计、微服务架构和关系型数据库（如PostgreSQL）
• 熟练使用AWS云服务（ECS/EKS、S3、RDS、Lambda、SQS等）以及Docker和CI/CD工具
• 有实际集成AI/LLM（如OpenAI、LangChain）到生产系统的经验，理解Agentic Engineering和工具链
• 了解企业安全控制（RBAC、审计日志）和金融服务合规要求

申请策略

• 关注道富的技术博客或新闻，了解其数字化战略方向，在面试中展示你能为相关项目带来的价值
• 准备好英语面试，因为工作环境为全球协作，英语沟通能力很重要
• 突出你设计并交付过的复杂后端系统或平台项目，特别是涉及流程编排、API设计或云迁移的经历
• 展示你实际应用AI/LLM的案例，如使用LangChain构建智能体或自动提取数据，并提供量化成果
• 强调AWS实践经验，如有认证务必列出
• 体现你对企业安全（RBAC、审计）和金融行业合规的理解，即使只是课程或自学
• 补充LLM应用开发知识，动手实践LangChain、OpenAI API，构建一个简单的Agent
• 熟悉AWS核心服务（ECS、Lambda、SQS等），可考取AWS开发者或架构师认证

面试指南

• 使用STAR法（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验，突出你的角色和技术决策
• 对于AI集成问题，强调你对模型选择、提示设计、输出验证和fallback机制的理解，并结合业务场景说明价值
• 对于API设计，从资源建模、版本控制、认证授权、错误处理等角度系统回答
• 请介绍一个你设计并实现的复杂后端系统，你如何确保其可扩展性和可靠性？
• 你在项目中如何集成大语言模型？请描述一个AI Agent的实际用例
• 你如何设计RESTful API？在微服务架构中如何处理数据一致性问题？
• 解释RBAC模型，并说明在金融系统中如何实施数据隔离
• 你如何管理AWS基础设施？描述一次你优化云资源成本或性能的经历