软件开发

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：从算法工程师成长为AI专家，专注大模型与数据分析深度融合
• 管理路线：带领小团队负责数据产品线，逐步晋升为技术Leader
• 横向发展：转向AI产品经理或数据分析领域架构师
• 应用LLM、RAG等技术设计并落地数据分析大模型产品，解决实际业务问题
• 深入理解业务需求，跨部门协作，负责算法架构设计与技术攻坚
• 探索前沿AI技术，如上下文工程、多智能体系统，打造智能DataAgent
• 精通LLM架构与提示工程，熟练使用LangChain、RAG等框架
• 扎实的Python/Java编程能力，熟悉消息队列、ES、Redis、MySQL等中间件
• 具备大模型后训练、微调或多智能体系统项目经验

申请策略

• 提前了解京东数据分析业务场景，思考大模型如何赋能
• 关注京东技术开放日或技术文章，体现对公司的兴趣
• 突出大模型项目经验，特别是RAG、Agent、微调等实际落地案例
• 强调编程能力（Python/Java）和中间件使用经验，展示全栈思维
• 如有开源贡献或技术博客，展示技术热情和影响力
• 强化LangChain、Agentic RAG框架的动手实践
• 补充LLM后训练（RLHF/SFT）和上下文工程相关知识
• 提升跨团队协作与业务理解能力

面试指南

• 采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出个人贡献和技术难点
• 对于系统设计题，先明确需求，再给出架构图，最后讨论权衡
• 方法论类问题：先定义概念，再分点阐述原理、应用场景和局限
• 请介绍一个你参与的大模型项目，包括技术选型和落地效果
• 如何设计一个RAG系统？有哪些常见挑战及解决方案？
• 多智能体系统中如何协调Agent决策？请举例
• 你对LLM微调的理解？有哪些主流方法？
• 复习LangChain、RAG、Agent框架的官方文档和常见Demo