千问事业部-移动端AI应用开发专家-杭州/深圳

优缺点分析

角色解读

• 在AI应用工程领域深耕，成为移动端AI架构专家，主导下一代AI应用技术底座的建设
• 向技术管理方向发展，带领团队负责AI应用核心模块的研发与技术攻关
• 随着AI眼镜、可穿戴设备等新硬件形态的兴起，成为多端协同与多模态交互领域的专家
• 负责移动客户端总体架构设计，主导AI Native应用架构演进，构建支持大模型推理、Agent编排、多模态交互的下一代移动端技术底座
• 统筹云端协同、模型生命周期管理、Prompt/Context工程在客户端的落地，确保AI能力在移动端的稳定高效运行
• 负责核心业务模块及AI能力模块的研发，包括端侧大模型部署、流式语音对话、视觉理解、Function Calling、RAG、Memory记忆系统、多Agent协同等关键技术
• 推动AI眼镜、可穿戴设备等智能硬件在移动端的落地，主导多模态感知、设备-手机-云三端协同方案的设计与实现
• 精通iOS或Android底层原理，包括Runtime/RunLoop/GCD/内存管理或ART/Binder/View渲染/协程等
• 具备大模型应用工程实战经验，熟悉Prompt工程、Function Calling、Tool Use、Structured Output、Streaming、Context管理
• 理解Agent架构（ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent）与RAG流水线，有移动端Agent落地经验者优先
• 熟悉实时语音对话、视觉理解、AI音视频交互等任一方向的产品化落地经验，了解WebRTC、QUIC等低延迟流式协议

申请策略

• 关注阿里巴巴千问事业部的最新动态，了解其AI产品方向和技术栈，在面试中展现对业务的理解
• 准备一个完整的AI应用项目案例，从架构设计、技术选型到落地效果，展示你的技术深度和解决问题的能力
• 突出移动端架构设计经验，特别是主导过大型App架构演进或技术选型的项目
• 重点展示大模型应用工程实战经验，包括Prompt工程、Function Calling、RAG、Agent架构等具体项目案例
• 强调端侧AI部署、性能优化、稳定性保障等方面的实际成果，用数据量化项目收益
• 如有AI眼镜、可穿戴设备等智能硬件项目经验，务必重点突出
• 系统学习Agent架构（ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent）和RAG流水线，并尝试在移动端进行实践
• 深入了解端侧大模型部署、模型压缩、隐私计算等AI工程前沿技术

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验类问题，突出个人贡献和量化成果
• 对于架构设计类问题，从业务需求出发，分析技术选型，对比不同方案的优劣，并说明最终决策的理由
• 对于技术难点问题，结合具体场景，阐述你的解决思路和优化过程，体现你的技术深度和问题解决能力
• 请详细描述你主导过的移动端AI应用架构设计，包括技术选型、端云协同方案和遇到的挑战
• 如何设计一个支持大模型推理的移动端技术底座？请谈谈你的思路
• 在移动端实现Agent编排，你如何平衡性能、功耗和用户体验？
• 请分享一个你使用AI Coding工具提效的案例，以及如何将其嵌入团队研发流程
• 如何优化移动端大模型的推理速度和内存占用？