阿里国际站-Agent研发工程师-杭州

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI Agent与大模型应用工程，成为该领域的架构师或技术专家，主导复杂AI系统的规划与落地
• 技术管理路线：凭借出色的项目落地和团队协作能力，逐步转向技术团队管理，负责更大范围的业务技术规划
• 业务深耕路线：深入理解跨境电商业务，利用AI技术驱动业务模式创新，成为业务技术融合的领军人才
• 深入业务场景（跨境电商交易），将最新的AI大模型技术（如LLM、Agent框架）转化为实际产品功能，解决具体问题
• 设计并开发AI Agent，实现从理解用户意图、调用工具/服务到完成复杂任务的自动化或半自动化流程
• 负责所开发AI系统的架构设计、性能优化、稳定性保障以及持续运维，确保其能支撑业务增长
• 必须精通Java或Python编程语言，并有扎实的算法和数据结构基础，这是工程落地的基础
• 必须熟悉当前主流的大模型应用技术栈，包括但不限于RAG、Agent编排、Function Calling、向量数据库等，并有成功项目经验
• 需要具备良好的系统设计能力和全栈思维（加分），能够将AI模块与现有业务系统高效集成

申请策略

• 在求职信或面试中，可以表达你对‘AI Agent如何具体赋能跨境电商交易环节’的思考，展示你的业务洞察力
• 准备好详细阐述你过去一个成功AI项目的复盘，包括挑战、解决方案、技术细节和最终结果
• 突出任何与LLM、RAG、Agent、MCP等技术相关的项目经验，详细描述在项目中扮演的角色、解决的具体问题和技术选型
• 展示扎实的编程能力和系统设计经验，可以是通过描述一个复杂系统的架构设计或优化案例来体现
• 强调与产品、业务团队协作完成AI项目落地的经历，体现沟通和推动力
• 系统学习并实践当前主流的Agent开发框架（如LangChain, LlamaIndex等）和LLM应用模式，可以自己动手搭建一个小项目
• 复习Java/Python高级特性、并发编程及常用设计模式，确保编码基础扎实
• 了解跨境电商的核心业务流程（如询盘、下单、支付、物流），这有助于面试时更好地理解业务背景

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来组织项目经验的回答，重点突出你的技术决策和实际贡献
• 对于系统设计类问题，采用分层回答：先明确核心目标与场景，再阐述整体架构（模块划分、数据流、交互），接着讨论关键技术选型（如模型选择、向量库、编排逻辑），最后考虑非功能性需求（性能、可扩展性）
• 对于趋势和挑战类问题，结合具体技术点（如幻觉、成本、延迟）和业务价值（如效率提升、体验改善）进行辩证分析，展现思考深度
• 请介绍一个你过往开发过的、最复杂的AI应用项目，你在其中具体负责什么？遇到了哪些技术难点，是如何解决的？
• 你如何理解LLM与业务系统的集成？请描述一个使用RAG或Function Calling解决实际业务问题的案例
• 如果让你为一个跨境电商业务场景（例如智能客服、商品描述生成、询盘自动回复）设计一个AI Agent，你会如何设计其架构？
• 在高并发、高可用的生产环境中部署AI服务（特别是涉及大模型推理），需要考虑哪些关键问题？
• 你如何看待AI Agent技术目前的发展阶段和未来趋势？在工程落地中最大的挑战是什么？