Manager, AI Research

优缺点分析

角色解读

• 在AI研究领域深耕，成为首席研究员或AI架构师，主导大型项目技术方向
• 向技术管理方向发展，带领AI研究团队，负责技术战略规划
• 跨领域发展，结合业务需求推动AI产品化，成为AI产品负责人或技术顾问
• 研究和实验前沿AI/ML模型，如LLM、多模态模型和RAG，推动技术创新
• 开发模型优化技术，包括微调、蒸馏、量化等，提升模型性能与效率
• 构建快速原型验证假设，并与架构师合作将原型转化为生产级应用
• 撰写内部研究论文、申请专利，并向领导和技术社区展示成果
• 精通Python和深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、Hugging Face），具备扎实的软件工程背景
• 深入理解MLOps实践，包括实验跟踪、模型CI/CD和容器化（Docker/Kubernetes）
• 熟悉向量数据库、嵌入模型和检索系统，能够设计和实施RAG架构
• 有实际设计和实现Agentic AI的经验，了解代理工作流和自主编排

申请策略

• 了解友邦保险的业务场景（健康、人寿保险），思考AI如何提升客户体验或运营效率
• 准备一个你主导的AI研究项目案例，清晰阐述问题、方案、实验过程和落地效果
• 突出在LLM、生成式AI、RAG或Agent方面的项目经验，尤其是从研究到落地的完整案例
• 强调MLOps实践，如使用Docker/Kubernetes部署模型、实验跟踪工具等
• 展示编程能力，特别是Python高级用法以及C++/Java优化经验
• 如有论文、专利或开源贡献，务必列出，体现研究能力
• 补强Agentic AI相关知识，动手实现简单的AI代理工作流
• 深入学习模型优化技术，如LoRA微调、量化、蒸馏等

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术细节和量化成果
• 结构化回答：先给出整体思路，再分点阐述技术方案，最后总结收获或反思
• 对比分析：面对不同方案时，说明权衡考虑，展示批判性思维
• 请介绍一个你使用LLM解决实际问题的项目，遇到了哪些挑战？
• 如何设计一个RAG系统？从检索、嵌入到生成的完整流程是什么？
• 你如何评估和比较不同AI模型的性能？有哪些优化手段？
• 解释Agentic AI的概念，并举例说明如何实现一个简单的AI代理
• 在MLOps中，你如何保证模型的可复现性和持续集成？