业务技术-AI Agent 应用开发工程师-供给行业运营方向

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为AI技术专家或架构师，主导更复杂的AI-Native系统设计与大模型底层技术攻坚
• 横向可向AI业务负责人或技术管理方向发展，带领团队通过AI技术驱动核心业务增长
• 设计并搭建智能化的AI Agent运营系统，进行业务模型抽象与数据资产沉淀，推动运营方式的技术变革
• 探索AI-Native研发模式，构建AI友好的技术能力，提升业务研发效率
• 深入业务场景进行数据分析与归因，识别高价值问题并打造有影响力的AI应用产品
• 深入理解大模型能力边界，熟悉Agent架构、上下文工程及知识工程等核心解决方案
• 具备扎实的数据工程基础，熟悉数仓建模、数据挖掘及常见的大数据存储与分析引擎
• 拥有良好的工程化能力，能利用大模型进行需求理解与方案设计，具备AI应用落地经验

申请策略

• 提前了解淘天集团供给行业运营的业务逻辑与痛点，思考AI Agent如何在该场景中发挥实际价值
• 准备通过技术手段解决复杂业务问题的完整案例，体现技术驱动业务变革的能力
• 重点突出大模型及AI Agent的实际落地项目，详细说明在Agent架构设计、上下文工程等方面的具体贡献
• 展示在数仓建模、数据挖掘及大数据分析方面的经验，证明具备处理复杂业务数据的能力
• 若有AI IDE工具研发或toB/toP侧AI应用经验，务必在简历中作为核心亮点详细展开
• 深入学习Agent框架及RAG、知识工程等前沿技术，提升AI系统架构能力
• 强化数据工程技能，熟悉主流的大数据存储与计算引擎

面试指南

• STAR法则：针对项目经验问题，按照情境、任务、行动、结果的结构清晰阐述，重点突出技术难点与业务收益
• 结构化思维：针对架构设计或模式对比问题，从技术选型、系统架构、工程实践、业务价值等多个维度进行结构化拆解
• 请详细介绍你过往参与的AI Agent落地项目，在架构设计和上下文工程方面遇到了哪些挑战及解决方案？
• 如何评估大模型在特定业务场景下的能力边界？当模型表现不佳时，你会采取哪些工程化手段进行优化？
• 在数仓建模和数据挖掘方面，你如何利用数据来精准识别业务中的高价值问题？请举例说明
• 你认为AI-Native的研发模式与传统研发模式有何区别？如何搭建AI Friendly的技术能力？
• 深入复习大模型应用开发的核心技术栈，包括Prompt Engineering、RAG、Agent设计模式及评估方法
• 梳理供给行业的相关背景知识，准备几个结合AI技术优化该行业运营效率的具体设想