数据技术及产品部-AI研发工程师-杭州

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可以成长为AI工程化领域的专家，主导复杂Agent系统的架构设计
• 在业务理解上，可以深入数据采购与治理领域，成为懂业务、懂技术的复合型人才
• 在职业发展上，有机会向技术管理岗位发展，带领团队负责更大范围的数据和AI基础设施建设
• 负责大模型从引入到结算的全链路治理，通过技术手段解决各环节问题，提升整体时效
• 参与设计基于大模型的智能数据分析与自动化系统，核心是Agent的任务规划、工具调用和运行时稳定性建设
• 持续跟进AI工程化、RAG、实时数仓等前沿技术，并推动其在数据采购与治理流程中的实际落地
• 扎实的Python和SQL功底，能独立完成数据清洗、分析、质检和可视化工作
• 具备AI Agent或LLM应用的实际落地经验，深入理解Prompt Engineering、Tool Use等关键技术
• 熟悉CI/CD、容器化、监控运维等工程实践，具备高并发系统调优和问题排查能力
• 具备数据驱动思维和良好的业务抽象、问题拆解能力，以及跨团队协作能力

申请策略

• 在申请前，可以深入了解阿里巴巴数据技术及产品部的业务方向和技术栈，在面试中展现你的匹配度
• 准备1-2个最能体现你技术深度和业务思考的项目故事，并能够清晰阐述其中的挑战与解决方案
• 重点突出AI Agent或LLM应用的项目经历，详细描述你在其中承担的角色、技术选型和最终效果
• 强调Python和SQL的熟练程度，以及独立完成数据清洗、分析、可视化的具体案例
• 展示你的工程素养，如CI/CD、容器化、高并发调优等实践经验，并附上量化成果
• 体现数据驱动思维和业务抽象能力，例如如何将复杂业务问题拆解为技术方案
• 系统梳理Agent设计模式、Prompt Engineering、Tool Use等核心概念，并尝试在个人项目中实践
• 深入学习RAG、向量数据库、实时数仓等相关技术，了解其在数据治理场景中的应用

面试指南

• 对于项目经验类问题，可以采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），清晰阐述项目背景、你的职责、具体技术行动和可量化的成果
• 对于技术方案设计类问题，可以先明确目标，然后从系统架构、关键模块、技术选型、潜在风险和优化方向等维度进行结构化回答
• 对于概念理解类问题，可以结合自己的实践经验，先给出定义，再阐述其核心原理、应用场景和优缺点，展现理解的深度
• 请详细介绍一下你过去负责的一个AI Agent或LLM应用项目，包括架构设计、关键技术难点和最终效果
• 在设计一个Agent系统时，你如何规划任务、选择工具，并确保其运行的稳定性和可靠性？
• 面对一个数据质量或链路时效问题，你会如何分析、拆解并设计技术方案来解决？
• 谈谈你对RAG技术的理解，以及它在数据治理或智能分析场景中可能的应用
• 你如何理解数据驱动思维？请举例说明你如何用数据指导技术决策