千问事业部-Agent应用技术专家-北京

优缺点分析

角色解读

• 专业路径上，可以深耕AI Agent领域，成为企业级AI应用架构师或技术专家，引领相关技术方向
• 管理路径上，可凭借对业务和技术的双重理解，成长为技术团队负责人，负责更大范围的技术规划与落地
• 行业影响力上，可参与构建行业标杆性的Agent应用平台，成为AI工程化领域的知名专家
• 核心工作是运用Agent技术为千问、夸克等产品开发具体的AI应用功能，并保障其稳定高效运行
• 需要将电商、餐饮等传统业务需求，拆解并设计成由大模型驱动的Agent执行路径和工作流
• 负责制定Agent接入的技术规范，并关注行业前沿技术，持续优化系统架构和工程实践
• 需要扎实的工程能力，熟练使用Java/C++/Python，并具备大型系统的架构设计、开发和优化经验
• 必须具备大模型应用领域的工程落地经验，如RAG、Tool-use、多Agent协同，并了解LangChain等开源框架
• 需要出色的业务理解与抽象能力，能快速理解复杂业务逻辑并将其转化为合理的技术方案

申请策略

• 在面试前，深入了解千问大模型和夸克产品的功能特性，思考其中可能应用Agent技术的场景
• 准备一个关于‘如何将传统业务逻辑转化为Agent工作流’的思考框架或案例
• 重点突出参与过大模型应用系统或类似复杂AI项目的经历，描述具体的RAG、Agent或工具调用实现案例
• 详细展示负责过的大型系统架构设计、性能优化或稳定性保障项目，用数据量化成果
• 强调在过往项目中快速学习业务并将其技术化的能力，如有电商、助手类产品开发经验会是亮点
• 系统复习和实践RAG、多Agent协同、Tool-use等技术，可基于LangChain等框架进行原型开发
• 深入学习LLM推理优化（如vLLM）、Prompt工程调优等知识，了解业界主流解决方案

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化描述过往项目经验，突出个人贡献和量化结果
• 对于方案设计题，先明确目标和约束，再分模块（如感知、规划、执行）阐述技术选型和实现路径，并考虑可扩展性和容错
• 对于优化类问题，从数据、模型、算法、工程四个层面系统性地提出排查思路和改进方向
• 请描述你参与过的一个大模型应用项目，你在其中负责哪个技术模块？遇到了什么挑战，如何解决的？
• 如果让你设计一个电商客服Agent，你会如何规划它的Tool-use和多轮对话流程？
• RAG系统中，检索效果不佳或生成内容不相关时，你会从哪些环节进行分析和优化？
• 如何评估一个Agent应用系统的性能和稳定性？你有哪些监控和优化经验？
• 你如何快速理解一个陌生的业务领域（如酒旅），并设计出合理的技术方案？