AI for Science解决方案工程师-Seed

优缺点分析

角色解读

• 在AI4S前沿领域积累深厚经验，成为行业专家，主导大型科研或工业项目
• 向产品管理方向发展，负责AI4S产品线规划与商业化落地
• 横向扩展至算法研究或技术管理，带领团队攻克关键科学计算难题
• 深入科研与工业场景，挖掘AI在材料、能源、生物医药等领域的应用需求，设计可落地的解决方案
• 利用公司AI4S平台、Agent和科学计算工具，构建数据集、验证工作流，开发标准化案例
• 与算法、工程团队紧密协作，推动客户需求转化为产品功能，参与产品规划与设计
• 持续跟踪AI4S前沿技术，识别新场景和新机会，为业务发展提供技术洞察
• 扎实的专业背景：计算化学、分子模拟或材料科学等领域的知识，理解科学计算原理
• 技术实践能力：熟练使用Python进行数据处理、脚本开发和API调用，具备基础的软件开发能力
• 解决方案思维：能够抽象需求、设计验证方案，并推动从技术到产品的转化
• 沟通与协作：跨团队协调能力，能有效连接技术、产品和业务

申请策略

• 在求职信中表达对AI4S产业发展的理解和热情，可提及关注的细分方向（如AI药物研发）
• 提前了解字节跳动在AI for Science领域的布局和产品，展现你与岗位的匹配度
• 突出你在计算化学、分子模拟或材料计算等领域的项目经验和研究成果
• 展示Python开发能力，尤其是数据处理、自动化脚本或工作流搭建的相关项目
• 强调任何AI4S相关经验，如使用AI Agent、科学工作流或参与过科研合作
• 如果有SaaS产品、技术咨询或解决方案设计经验，务必详细描述
• 复习AI Agent、工作流框架（如LangChain、Dify）和科学计算库（如ASE、OpenMM）
• 了解主流AI4S平台（如DeepChem、Materials Project）的使用方法

面试指南

• STAR法则：描述情境(S)、任务(T)、行动(A)、结果(R)，突出在科研或项目中你的角色和贡献
• 结构化表达：问题分解→方案设计→验证流程→迭代优化，体现系统性思维
• 结合公司产品：回答时主动联系字节的AI4S平台能力，展示你提前了解过
• 你如何理解AI for Science？你认为最有潜力的应用场景有哪些？
• 请举一个你利用计算化学或分子模拟解决实际问题的例子，并说明技术细节
• 你如何设计一个AI4S解决方案？从需求分析到落地验证的步骤是什么？
• 我们平台使用Python和Agent工作流，你有相关经验吗？请描述一个你搭建的工作流
• 如果客户提出一个不明确的需求，你会如何推进？