CPO产品技术部-AI 应用开发高级工程师-杭州

优缺点分析

角色解读

• 从AI应用开发专家向AI架构师或技术专家方向发展，深入大模型应用架构与优化
• 随着HR业务AI化深入，有机会成长为AI产品技术团队负责人，负责更大范围的技术决策与规划
• 也可以横向发展至集团其他AI业务线，拓展技术视野
• 负责AI产品（大模型Agent应用）的全流程开发，包括架构设计、系统部署与迭代优化
• 深入理解HR业务场景，主导技术架构升级，提升产品的用户体验和业务效率
• 与业务、产品、技术团队紧密协作，推动AI技术落地并达成业务目标
• 扎实的Java或数据领域技能，熟悉分布式、高并发、大数据框架及原理
• 掌握LLM核心原理，具备RAG、Prompt工程、向量化等应用落地能力，熟悉Agent架构
• 热爱技术，熟练使用AI工具提升研发效率，保持对AI工程化前沿动态的关注
• 具备良好的沟通能力和团队合作意识，能独立分析和解决问题

申请策略

• 了解阿里巴巴HR业务场景，思考AI如何赋能招聘、绩效、组织协同等
• 在简历中突出对AI工程化趋势的理解，展现主动学习和探索精神
• 突出过往AI项目经验，尤其是大模型应用、Agent或RAG相关的实际落地案例
• 展示Java/分布式/高并发技术深度，强调在复杂系统架构中的角色和贡献
• 提及使用AI工具提效的经历，体现技术热情和快速学习能力
• 量化业务成果，如提升效率的百分比、系统性能指标等
• 若缺乏Agent或RAG项目经验，可通过个人项目或开源贡献补充，并熟悉主流框架如LangChain、LlamaIndex
• 加深对大模型微调、向量数据库（如FAISS、Milvus）的理解和实践

面试指南

• 针对项目题：使用STAR法则，突出背景、任务、行动、结果，强调个人贡献
• 针对技术题：先拆解问题，再分点回答，结合具体项目或实验数据
• 针对场景题：体现业务理解和技术结合，提出可落地的方案
• 请介绍一个你主导的AI应用项目，包括架构设计、技术选型和遇到的挑战
• RAG系统的关键环节有哪些？如何优化检索效果和回答质量？
• Agent架构有哪些设计模式？如何保证多步推理的稳定性和可控性？
• 高并发场景下如何保证系统性能？你如何设计缓存和异步机制？
• 如何看待大模型在HR领域的应用？有哪些可能的落地场景？