千问事业部-开放服务Agent研发专家-杭州

优缺点分析

角色解读

• 在AI Agent与大模型Infra领域深耕，成为智能体架构与工程化落地的技术专家
• 随着大模型商业化落地，可向AI业务架构师或技术团队负责人方向发展
• 负责千问智能体开放平台的Agent端到端系统接入与持续优化，制定技术规范与标准
• 研发千问Agent Infra基建，提供知识库、Skill中心、Tool-Use等标准化服务
• 探索前沿技术在Agent Infra与开放业务中的工程化应用，提升产品技术竞争力
• 扎实的编程基本功，熟练掌握Python/Java/C++/Go至少一门语言及常用数据结构与算法
• 深入理解Agent框架底层机制，在知识引擎、Skill编排、Tool-Use环境搭建等有深入实践
• 具备大型互联网业务（电商、搜广推等）的工程与算法积淀，以及较强的领域建模能力

申请策略

• 提前体验千问大模型及阿里相关的AI开放平台产品，理解其业务逻辑与技术痛点，面试时提出建设性思考
• 重点突出在Agent框架、知识引擎、Skill编排或Tool-Use等方向的底层机制研究与工程实践
• 展示在千万级以上复杂系统架构设计、高并发或稳定性保障方面的成功案例
• 强调在电商、搜广推等大型互联网业务中，将算法/模型与业务深度结合的实际落地成果
• 深入学习主流Agent框架的底层源码与编排机制，提升全链路掌控力
• 补充大模型Infra相关知识，如向量数据库、RAG架构优化、Tool-Use环境隔离与安全等

面试指南

• STAR法则：情境(Situation) -> 任务(Task) -> 行动(Action，重点突出技术选型与架构设计) -> 结果(Result，用数据量化业务价值)
• 技术深度剖析：从底层机制出发，说明为什么选择该方案，对比其他方案的优劣，以及如何解决工程化过程中的Corner Case
• 请详细描述你参与过的最复杂的Agent系统架构，你是如何解决Skill编排和Tool-Use中的稳定性问题的？
• 在知识引擎或RAG系统中，你做过哪些优化来提升检索准确率和响应速度？
• 面对不同商业场景的定制化需求，你如何设计Agent Infra以保证其灵活性与标准化？
• 请分享一个你将前沿AI技术成功工程化落地并产生实际业务价值的案例
• 复习并梳理自己过往项目中的系统架构图，准备好应对千万级并发或复杂架构设计的深度拷问
• 了解阿里千问大模型的最新进展及Agent开放平台的产品形态，思考其技术演进方向