AI全栈研发工程师-AI数据与安全

优缺点分析

角色解读

• 可成长为AI平台架构师，主导大型平台的设计与演进
• 可转向技术负责人，带领团队攻克复杂工程难题
• 也可深入AI领域，成为大模型或多智能体系统专家
• 设计并实现数据合成平台、工具平台及强化学习环境管理平台，构建高可用、易扩展的系统
• 负责平台前后端一体化架构设计，优化复杂页面交互性能与服务稳定性
• 深度参与AI能力接入与封装，降低业务使用门槛，加速模型验证与迭代
• 全栈开发能力，掌握至少一种前端技术栈和后端语言，能独立完成前后端设计与联调
• 熟悉大模型训练范式和强化学习生态，具备工程抽象与模块拆分能力
• 优秀的跨团队协作能力，能连接研究与工程，推动技术落地

申请策略

• 了解字节跳动AI数据与安全方向的产品和技术栈，在面试中展示相关思考
• 提前准备一个全栈系统设计案例，结合AI能力平台化场景，体现工程落地能力
• 突出全栈项目经验，尤其是平台类、工作流或工具平台的开发经历
• 强调大模型或强化学习相关项目，体现AI技术深度
• 展示系统架构设计能力，如高可用、可扩展性优化案例
• 加深对强化学习训练范式的理解，学习常用框架如Ray、RLlib
• 熟悉Vibe Coding/Spec Coding等新型编程范式，提升开发效率
• 补充前后端架构知识，如微服务、性能优化等

面试指南

• 对于设计类问题，先明确需求，再分模块阐述架构，强调可扩展性和健壮性
• 对于技术实现问题，结合实际项目经验，从选型、实现、优化等层面回答
• 对于AI相关问题，先展示基础概念理解，再联系工程实践，体现落地能力
• 请设计一个数据合成平台，支持工作流编排和任务调度，具体如何实现？
• 如何优化复杂页面的交互性能，同时保证后端服务的高可用？
• 解释大模型训练中的数据合成方法，并说明其在强化学习中的应用
• 你如何平衡前端和后端技术选型，确保系统可维护性和扩展性？
• 如果你参与的平台出现线上性能问题，排查和修复的流程是什么？