产品岗/研发岗

优缺点分析

角色解读

• 纵向可向AI技术总监或首席架构师方向发展，负责更大规模的AI技术中台与业务线规划
• 横向可转型为AI业务负责人或产品技术双通道专家，引领公司级AI战略落地与商业化变现
• 负责京东零售导购C端AI产品线的整体技术规划与架构设计，确保AI技术与业务战略深度融合
• 牵头搭建AI Native工程化框架，建立统一的开发范式与部门级评估体系，解决大模型与Agent落地的核心技术难题
• 建设前端与基础技术指标体系，总结方法论并指导团队成长，推动跨团队的技术协作与效能提升
• 深厚的AI Native工程化能力，熟悉大模型与Agent技术的底层原理及在C端场景的落地应用
• 出色的系统架构设计与问题拆解能力，能够通过数据驱动定位技术瓶颈并优化研发效能
• 具备技术团队管理与跨部门协作能力，能够主导从方案设计到效果评估的全链路推进

申请策略

• 深入了解零售导购业务的痛点与现状，思考AI技术如何切实提升用户决策效率与转化率
• 准备好体现“客户为先、创新、拼搏”等价值观的真实业务案例
• 重点突出在大模型、Agent或AI Native工程化框架搭建方面的实际项目经验与量化成果
• 展示主导复杂系统架构设计、解决核心技术难题以及建立评估体系的具体案例
• 强调跨团队协作、指导团队成长以及推动技术方法论沉淀的管理与领导力经验
• 深入复习大模型微调、RAG、Agent编排等前沿技术的最新工程化实践与评估方法
• 提升数据驱动与指标体系设计能力，学习如何通过数据衡量AI产品表现与研发效能

面试指南

• STAR法则：针对技术难题或架构设计，按照情境、任务、行动、结果的逻辑，突出你的技术决策与量化收益
• 业务价值导向：在回答技术问题时，始终将技术实现与业务指标（如转化率、研发效能、用户体验）挂钩
• 请分享一个你主导搭建的AI Native工程化框架或评估体系，它是如何解决产品效果度量问题的？
• 在C端导购场景中，你是如何运用大模型或Agent技术提升用户决策效率的？遇到了哪些技术瓶颈？
• 当AI技术落地效果与业务短期目标发生冲突时，你如何通过数据识别底层逻辑并推动优化？
• 请描述一次你指导团队成长或推动跨团队协作解决复杂技术难题的经历
• 梳理过往项目中关于大模型/Agent落地的技术细节，准备好应对底层原理与工程化挑战的深度拷问
• 体验相关APP的导购功能，思考现有流程中可被AI优化的环节，准备一份简易的AI优化提案