软件开发岗（智能体平台）-金种子（北京）

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从核心模块开发者成长为系统架构师、技术专家，主导大型AI平台的技术演进
• 管理路线：凭借技术深度和项目管理经验，转向技术团队负责人，带领团队攻坚克难
• 行业影响：深入AI与通信技术融合领域，成为该垂直领域的资深技术顾问或标准制定参与者
• 负责中国移动核心AI平台与智能体平台的后端系统设计、开发和维护
• 将AI能力封装成可扩展、高可用的后端服务，支撑上层应用
• 与产品、前端团队协作，参与从架构设计到代码实现的完整软件研发流程
• 负责所开发模块的文档编写、单元测试和故障排查
• 精通Java或Python，并深入理解面向对象、设计模式等软件设计理论
• 熟悉微服务架构和云原生技术（如K8S），具备高并发、高可用系统开发经验
• 扎实的网络编程与多线程编程能力，能独立解决复杂技术问题
• 对人工智能领域有了解，或对将AI技术产品化有浓厚兴趣

申请策略

• 深入了解“九天”大模型的技术特点和应用场景，思考后端开发如何为其赋能
• 准备好阐述你对“智能体平台”后端架构的思考，体现技术前瞻性和系统设计能力
• 重点突出博士期间参与或主导的、与分布式系统、微服务、云原生相关的项目经历
• 展示使用Java/Python开发高并发、高可用系统的具体案例和成果
• 强调在软件设计、架构文档编写、复杂问题排查方面的能力和经验
• 深入了解云原生技术栈（Kubernetes, Service Mesh等）及其在大规模AI平台中的应用
• 研究大型AI推理平台或智能体平台的常见架构模式与技术挑战

面试指南

• 使用STAR法则清晰描述项目背景、个人职责、技术方案和最终成果
• 结合具体技术点（如负载均衡、缓存、熔断限流）阐述对系统设计要素的理解
• 从数据特性、计算模式、实时性要求等角度对比AI平台与传统系统，并给出针对性设计思路
• 请介绍一个你主导设计的复杂分布式系统的架构，并说明关键技术决策
• 如何评估一个微服务接口的设计是否合理？需要考虑哪些非功能需求？
• 在开发AI平台相关服务时，你认为与传统业务系统最大的区别和挑战是什么？
• 当线上系统出现性能瓶颈或故障时，你的排查思路和定位方法是怎样的？
• 系统复习分布式系统理论（CAP、BASE）和微服务设计模式