后端工程师（J78584）

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为搜索架构专家或大模型应用专家，主导核心系统设计
• 管理路线：晋升为技术主管或架构师，带领团队完成项目
• 横向发展：转向AI算法、大数据或产品方向，扩展技术视野
• 负责电商搜索后端系统的服务端研发，包括功能迭代和系统优化
• 参与搜索整体效能提升，优化在线检索系统架构，保障高并发下的稳定性
• 结合大模型技术开发创新功能，推动业务增长
• 精通Go语言开发，熟悉数据结构与算法，代码风格良好
• 扎实的计算机基础，熟悉Linux/Unix编程，掌握Python或C++
• 熟练使用数据库、消息队列、缓存等组件，了解分布式系统原理
• 具备产品理解能力，能通过技术推动产品迭代

申请策略

• 研究百度的搜索产品和技术博客，面试中展示对业务的思考
• 准备一个完整的项目介绍，突出个人贡献和难点解决
• 突出Go语言项目经验，尤其是高并发、分布式系统相关案例
• 展示搜索相关经验或大模型应用项目，体现技术深度
• 强调代码质量和算法能力，可附上GitHub链接
• 复习系统设计知识，特别是分布式搜索架构
• 了解大模型基础（如LLM、RAG）和实战工具（如LangChain）
• 熟悉缓存、消息队列等中间件的底层原理

面试指南

• 项目介绍使用STAR原则（情境、任务、行动、结果），突出技术挑战和解决方案
• 优化类问题从数据库、缓存、异步、索引等角度分析，给出量化改善效果
• 大模型应用问题结合业务场景，说明可行性、效果和潜在风险
• 请介绍一个你主导的后端项目，重点说明架构设计和技术选型
• 如何优化一个高并发搜索接口的响应时间？
• Go语言中goroutine和channel的底层原理是什么？如何避免并发问题？
• 你对大模型在搜索中的应用有什么看法？请举例说明
• 设计一个分布式缓存系统，需要考虑哪些因素？