供应链产品技术部-AI研发工程师（供应链）-杭州

优缺点分析

角色解读

• 纵向：从 AI 应用开发逐步深入到 AI Infra / Agent 平台架构，成长为平台或领域技术负责人
• 横向：依托供应链这一复杂业务场景，可转向供应链算法、业务架构或技术管理方向
• 长期看，AI Infra 与 Agent 工程能力是当前稀缺技能，积累后可迁移到电商、物流、金融等多个行业
• 面向供应链业务场景做 AI 产品研发：把大模型/Agent 能力封装成可用的供应链智能功能，直接服务于采购、履约、库存等环节的效率提升
• 承担 AI Infra 平台的功能开发，建设 Agent Harness、AI Hub 等基础能力，负责关键特性的方案设计与交付落地
• 参与供应链 AI Native 仿真引擎建设，用仿真手段验证和迭代供应链策略
• 既要写业务侧的服务代码，也要处理平台侧的分布式、缓存、消息队列等工程问题，属于全栈 + 平台型角色
• 扎实的工程基础：熟练掌握 Java/Python/JS 中至少一门，能独立完成服务端模块设计与开发
• 分布式系统能力：理解分布式系统设计，熟悉缓存、消息队列等中间件机制并能选型使用
• AI 工程化能力：具备 AI 应用/AI Infra 开发经验，理解 Agent、模型服务化等概念，能把模型能力接进生产系统
• 业务理解与问题拆解能力：能读懂供应链业务逻辑，把模糊的业务诉求转成技术方案

申请策略

• 投递前梳理一个「AI 能力落到真实业务并产生效率提升」的完整案例，这条线最贴合岗位核心诉求
• 关注淘天集团在电商供应链智能化方向的公开技术分享，面试中体现对业务方向的了解会加分
• 突出至少一门主流语言（Java/Python/JS）的深度项目经验，说明你在其中承担的设计与交付职责
• 用具体指标描述分布式系统相关经历：QPS、并发量、缓存命中率、消息队列削峰等，体现工程规模
• 若有 AI 应用或 AI Infra 落地经验（模型服务化、Agent 编排、推理链路优化），务必单独成段呈现
• 如有供应链、履约、库存、采购等相关业务背景，前置到简历显眼位置，这是明确的加分项
• 补强 AI Infra 相关知识：模型推理服务、Agent 框架、工具调用与评测体系，能显著提升匹配度
• 系统复习分布式基础：一致性、缓存策略、消息队列可靠性与幂等设计，准备应对深挖式追问

面试指南

• 项目类问题用 STAR 结构：背景与业务目标 → 你的具体职责 → 技术方案与关键取舍 → 量化结果与复盘
• 系统设计类问题先讲清约束（流量、数据规模、一致性要求），再给整体架构，最后深入 1-2 个关键点，避免一上来堆技术名词
• 开放类问题（Agent 设计、效果评估）先给出判断框架和分层思路，再落到具体做法，体现结构化思考
• 请介绍一个你做过的 AI 应用或 AI Infra 项目，你在其中负责哪部分，最终带来了什么可衡量的效果？
• 在分布式系统中你如何处理缓存与数据库的一致性？消息队列重复消费如何保证幂等？
• 如果让你设计一个面向供应链场景的 Agent 平台，你会怎么划分模块？Agent Harness 应该具备哪些能力？
• 你如何评估一个大模型/Agent 功能上线后的效果？会用哪些指标和实验方式？
• 谈谈你对供应链业务的理解，AI 在其中最能发挥价值的环节是哪里？