服体大模型-资深开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 向大模型架构师或技术专家方向发展，深耕GenAI应用层创新
• 也可向技术管理路线晋升，负责更大规模的技术团队与业务线智能化转型
• 负责大模型在智能客服等场景的工程化落地，包括Agent系统设计与评测体系搭建
• 编写核心代码并解决高并发、复杂逻辑下的技术难题
• 指导初级工程师，提升团队整体工程效能
• 精通分布式系统设计与大型后端开发，熟练掌握主流开发框架
• 深入理解大模型原理，具备Prompt工程、RAG及Agent开发经验
• 熟练使用AI辅助编程工具（Copilot/Cursor），具备优秀的代码审查与重构能力

申请策略

• 准备关于‘如何用AI辅助提升代码质量’的具体案例
• 了解美团核心本地商业的业务逻辑，思考大模型如何赋能外卖、到店等业务
• 突出大模型相关项目经验，特别是Agent开发、Prompt优化、RAG系统等实战案例
• 强调在分布式系统和高并发场景下的性能优化成果
• 展示使用AI工具提升开发效率的具体数据和实践
• 深入学习LangChain、LlamaIndex等Agent开发框架
• 掌握向量数据库（如Milvus, Pinecone）的使用
• 强化对LLM评估指标（如BLEU, ROUGE, 人工评测）的理解

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
• 重点突出技术选型的理由、遇到的具体瓶颈及解决方案、最终带来的业务价值或效率提升
• 对于管理问题，强调方法论和团队赋能
• 请介绍一个你参与的大模型落地项目，你在其中负责什么？遇到了哪些挑战？
• 如何设计一个高可用的Agent系统？如何处理幻觉和延迟问题？
• 在使用GitHub Copilot或Cursor时，有哪些最佳实践？如何确保生成代码的安全性？
• 如何构建大模型应用的评测体系？
• 请分享一次你带领团队解决重大技术难题的经历