混元大模型-后台开发工程师（北京/深圳）

优缺点分析

角色解读

• 向AI基础设施架构师方向深化，成为大模型数据链路专家
• 横向扩展至AI应用开发或模型训练工程，涉足更核心的AI领域
• 在腾讯内部可向技术管理或产品技术融合方向晋升
• 负责数据接入平台的开发与日常运维，保证高可用和稳定性
• 设计并维护自动化数据处理Pipeline，提升数据获取和质检效率
• 开发AI智能体、Skills等工具，帮助团队自动化和智能化工作流
• 攻克技术难题，优化全渠道数据采集的质量与能力
• 精通Python/Go/C++之一，具备扎实的后端编码能力
• 熟悉分布式框架和云原生工具（如trpc、TKE），有运维经验
• 对AI有浓厚兴趣，有智能体、Workflow等实践
• 逻辑清晰，沟通协作能力强，具备业务思维

申请策略

• 深入了解混元大模型的技术生态，展示对数据工程与AI结合的理解
• 准备一个与数据质量或自动化相关的问题解决方案，体现业务思维
• 突出大规模数据处理或后台系统设计和运维经验
• 强调AI相关实践，如智能体、Workflow或RPA项目
• 展示使用trpc、Kubernetes等云原生技术的案例
• 体现跨团队协作和业务导向思考的经历
• 补充AI基础概念和主流框架（如LangChain、AutoGPT）知识
• 实践搭建简单的AI Agent或数据处理Pipeline项目

面试指南

• 对于技术问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
• 对于设计问题，先抽象需求再给出分层架构，强调可靠性和可扩展性
• 对于行为问题，结合具体案例体现逻辑和协作
• 请描述一个你设计并维护的高可用数据接入系统，包括架构和挑战
• 你如何理解AI智能体？请分享你构建智能体的实践经验
• 如何优化数据Pipeline的效率和容错性？举例说明
• 面对突发的大规模数据异常，你的排查和恢复思路是什么？
• 你如何看待业务质量与数据效率的平衡？