业务AI Builder（研发工作流方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术深度：深耕AI与软件工程交叉领域，成为研发效能AI化方向的专家，推动行业工具链变革
• 技术广度：可向AI平台建设、开发者工具、基础设施等更广阔的领域拓展
• 技术影响力：通过打造标杆性AI研发工具，提升团队乃至公司的工程效率，建立技术品牌
• 设计并构建面向软件开发生命周期的AI辅助工具，如智能代码生成、测试和代码审查工作流
• 负责研发能自主完成复杂研发任务的AI Agent，例如理解跨仓库代码、定位缺陷并触发CI/CD流程
• 将团队的工程规范、领域知识（如代码规范、最佳实践）系统化地注入到AI能力中，使其可复用和评测
• 与一线研发工程师紧密合作，洞察真实痛点，将模糊需求转化为可落地的AI技术解决方案
• 扎实的编程能力（Python/Java/Go/TS等）与工程实践经验，能独立交付业务系统
• 大模型应用开发核心技能：精通Prompt Engineering、RAG检索增强生成、Agent架构设计、Tool Calling及模型评测
• 对现代研发流程（Git, CI/CD, 自动化测试）有深刻理解，能驾驭大型代码库的复杂性
• 出色的系统设计与问题拆解能力，善于跨团队沟通协作，将业务问题转化为技术方案

申请策略

• 深入理解美团“零售+科技”的战略及其核心业务，思考AI研发工具如何为其赋能
• 准备一个能体现你“将问题转化为AI解决方案”能力的案例或思考，面试中很可能深入探讨
• 关注行业动态，了解GitHub Copilot、Devin等AI编程工具的设计思路与局限，形成自己的见解
• 重点突出独立完成业务系统开发的项目经验，展示完整的工程交付能力
• 详细描述参与或主导的AI应用开发项目，特别是涉及Agent、RAG、自动化评测等具体技术的实践
• 列举对Git、CI/CD、自动化测试等研发流程的熟练使用经验，以及对大型代码库的理解
• 如果参与过将业务知识转化为可复用技术方案（如工具、平台、规范）的经历，务必强调
• 系统学习并实践Agent设计与开发框架（如LangChain、AutoGen），尝试构建一个完整的端到端Agent

面试指南

• 采用STAR法则回答项目问题：聚焦于背景(S)、任务(T)、行动(A，尤其突出你的技术决策和AI方案设计)、结果(R，量化影响)
• 对于设计类问题，遵循“问题定义 -> 整体架构 -> 核心模块详解 -> 技术选型理由 -> 评测与迭代”的框架进行阐述
• 对于挑战类问题，要体现系统性思考：先识别核心矛盾（如效果、成本、延迟、稳定性），然后提出多层次的解决策略（模型层、工程层、产品层）
• 请描述一个你构建的、解决实际业务问题的AI应用（最好是Agent）的架构和实现过程
• 如果让你为当前团队的代码评审环节设计一个AI助手，你会如何设计其核心功能、工具链和评测方案？
• 在开发涉及大型代码库的Agent时，你认为最大的技术挑战是什么？（例如：上下文管理、工具可靠性、幻觉问题等）你会如何应对？
• 你认为将一个Prompt Engineering技巧或RAG方案，变成一个稳定、可维护、可扩展的产品级服务，需要考虑哪些工程问题？
• 你对‘AI原生研发工作流’是如何理解的？它与给现有工具‘打补丁’式的AI增强有何本质区别？