商业增值-销售智能化研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向可深耕大模型与Agent技术，成长为AI工程化或大模型应用领域的资深技术专家
• 横向可拓展至业务架构师或技术管理岗，负责更大范围的智能化业务体系规划与团队管理
• 负责销售智能化外呼和对话系统的架构设计与核心模块开发，支撑多业务线的智能销售场景
• 推进大模型在话术生成、意图识别、商家模拟器等销售核心场景的落地与工程建设
• 与算法、产品、运营团队紧密协作，将业务需求转化为技术方案并对线上转化效果负责
• 具备扎实的互联网系统研发能力，熟悉系统架构设计与核心模块开发
• 熟悉Agent框架开发，拥有大模型在真实业务场景中的应用与落地经验
• 熟练掌握AI驱动的开发范式，能使用AI Coding工具提升研发效率，并对数据敏感

申请策略

• 提前了解核心本地商业的广告变现模式及到家、到店业务线的智能化现状，面试时展现业务洞察
• 突出大模型或Agent框架在实际业务场景中的落地经验，特别是话术生成、意图识别等相关项目
• 强调系统架构设计能力，展示如何从业务指标反推技术优化点并提升线上转化效果的经历
• 体现对AI驱动开发范式的实践，如使用AI Coding工具提升交付效率的具体案例
• 深入学习主流Agent框架及大模型微调、RAG技术，提升AI工程化能力
• 了解智能外呼、对话系统相关的业务逻辑和评测体系，补充业务理解与数据分析能力

面试指南

• STAR法则：针对项目经验，按照情境、任务、行动、结果的框架清晰阐述，重点突出技术难点和业务收益
• 业务与技术结合：在回答技术问题时，始终将技术实现与业务指标（如转化率、效率提升）挂钩，展现业务理解力
• 请分享一个你主导的大模型或Agent在真实业务场景落地的项目，遇到了哪些技术挑战及如何解决？
• 在销售智能化场景中，如何设计离线评测体系来衡量大模型生成的话术质量和意图识别的准确率？
• 当业务指标（如转化率）未达预期时，你如何从技术角度进行归因分析并制定优化方案？
• 你平时如何使用AI Coding工具提升开发效率？请举例说明其在实际项目中的应用
• 准备1-2个大模型/Agent落地的深度项目案例，梳理其中的架构设计、数据飞轮构建及效果优化过程
• 了解核心本地商业的基本业务模式，思考大模型在商家沟通、广告销售等环节的潜在应用场景