大模型应用开发工程师-飞书项目

优缺点分析

角色解读

• 向大模型应用架构师方向深入，负责复杂业务系统的大模型集成
• 转型为AI产品经理或技术Leader，主导团队大模型应用落地
• 持续跟进大模型前沿技术，成为该领域的专家
• 设计和实现Agent智能体，包括任务规划、工具调用和对话管理，优化稳定性和成本
• 参与RAG知识问答系统开发，负责检索、召回、重排模块的工程实现与调优
• 设计基于LLM的业务系统架构，包括服务拆分、接口设计、模型调用层等
• 进行Prompt设计、调优与版本管理，将大模型能力转化为产品功能
• 扎实的后端工程基础，3年以上服务端开发经验，熟悉Golang优先
• 深入了解大模型应用开发，熟悉Agentic架构和RAG技术
• 良好的工程习惯：代码质量、测试、日志、性能与可观测性
• 具备系统架构设计能力，能够参与服务拆分和接口设计

申请策略

• 关注飞书产品的业务方向，了解协同办公场景中大模型的应用
• 准备一个自己主导的大模型项目案例，详细说明技术选型和效果
• 重点突出大模型相关项目经验，特别是Agent或RAG的实际落地案例
• 展示后端工程能力，包括系统设计、代码质量、性能优化等
• 强调Golang或Java/Python的熟练程度，以及工程习惯如测试、日志、监控
• 深入学习Agentic架构，了解LangChain、AutoGPT等框架
• 熟悉RAG技术栈，包括向量数据库、嵌入模型、重排序等
• 补充Prompt Engineering和LLM微调知识

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出个人贡献和量化成果
• 技术选型分析：对比不同方案，说明取舍原因
• 问题解决思路：先定位问题，再提出多种解决方案并评估
• 请介绍一个你参与的大模型应用项目，包括架构设计和遇到的挑战
• 如何优化Agent智能体的稳定性和成本？
• RAG系统中检索和重排如何调优？
• 请设计一个基于LLM的知识问答系统架构
• Golang中如何实现高性能的API服务？