大模型应用开发工程师-飞书项目

优缺点分析

角色解读

• 从大模型应用开发工程师逐步成长为AI架构师，负责完整的LLM系统设计与技术决策
• 在AI领域持续深耕，有机会深入底层模型优化与推理加速，成为技术专家
• 随着AI业务扩展，可转向技术管理岗位，带领团队打造智能产品
• 设计并实现Agent智能体，包括任务规划、工具调用和对话管理，确保在复杂场景下的稳定性与效率
• 开发基于RAG的知识问答系统，负责检索、召回、重排等模块的工程实现与调优，并搭建评测体系
• 参与LLM业务系统的架构设计，包括服务拆分、接口设计、模型调用层、缓存与监控等
• 针对关键场景进行Prompt设计、调优与版本管理，持续优化模型表现
• 扎实的后端开发基础，具备3年以上服务端经验，熟悉Golang优先，也可使用Java或Python
• 熟悉大模型应用技术栈，如LangChain、RAG、Agent架构，并能工程落地
• 具备良好的工程习惯，重视代码质量、测试、性能与可观测性
• 熟悉提示词工程，理解LLM的能力边界和调优方法

申请策略

• 提前了解字节飞书的产品方向和技术栈，思考大模型如何赋能现有业务
• 关注大模型领域最新发展，如Agent、多模态，展现技术热情和洞察力
• 突出后端开发的高并发、分布式系统设计经验，尤其是实际项目中的性能优化案例
• 若有LLM相关项目，详细描述Agent或RAG的实现细节，包括技术选型、调优过程和最终效果
• 强调工程化实践，如自动化测试、监控告警、日志治理等
• 展示对Prompt工程、模型评估的理解，可附上相关实验数据
• 系统学习LangChain、LlamaIndex等主流框架，掌握Agent和RAG的常见设计模式
• 深入研究RAG流水线，包括向量数据库（如FAISS、Milvus）、重排算法（如Cross-Encoder）

面试指南

• 采用结构化回答：从背景、目标、方案、实施、结果多维度展开，突出量化成果
• 结合项目案例，遵循STAR原则，强调个人贡献和技术深度
• 对于架构设计题，先梳理需求，再给出模块划分和关键技术选型，最后评估优缺点
• 如何设计一个高质量RAG系统？检索和重排的优化方法有哪些？
• 请详细描述一个你使用LLM开发的项目，遇到了哪些挑战？如何解决？
• Agent的任务规划如何实现？如何保证工具调用的准确性和可靠性？
• LLM产生幻觉如何缓解？你有哪些实践经验？
• Golang和Python在服务端开发中如何选择？在AI应用中各自的优势是什么？