Backend Software Engineer（J93905）

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从后端工程师向AI Agent专家或架构师方向发展，成为团队技术核心
• 业务转型：积累海外社交产品经验，可转向产品技术双栖角色，或独立负责技术项目
• 管理路线：随着项目扩大，有机会带领技术团队，走向技术管理岗位
• 负责海外社交产品的后端开发与迭代，确保高质量交付，支撑业务快速演进
• 参与高并发、高可用、低延迟的系统架构设计，解决线上复杂问题，保障系统稳定性
• 深入AI Agent架构开发，涉及任务规划、记忆机制、多模态交互、RAG优化等，推动创新社交场景落地
• 构建Agent评测体系和监控告警体系，用数据洞察驱动业务增长和效率提升
• 扎实的编程基础：熟练掌握Go或Python，精通数据结构、算法和网络，熟悉SQL调优
• 中间件与容器技术：熟练使用Redis、ES、Kafka、Kubernetes，具备系统性能优化能力
• AI Agent技术栈：熟悉Agent架构、上下文工程、工具开发、RAG优化及评估体系，了解主流AI模型
• 数据能力：熟悉MySQL，了解Doris/Hive/Spark/Flink等大数据组件，能将数据分析转化为落地决策

申请策略

• 关注百度海外业务方向：了解百度的社交产品布局，如Soul（海外版），展示你对业务的理解
• 准备技术深度和广度：面试可能涉及从算法到系统设计的全链路考察，提前复习网络、数据库等基础
• 突出后端项目经验：展示在高并发、分布式系统设计中的具体贡献和成果，如性能优化案例
• 强调AI相关经历：如有Agent开发、RAG应用、LLM集成等项目，务必重点描述
• 展示数据驱动成果：体现你如何利用数据分析解决业务问题，提升效率或降低成本
• 列出技术栈：明确写出熟练使用的语言、中间件和大数据组件，尤其是Go/Python、Kubernetes等
• 系统学习AI Agent知识：了解主流Agent框架、RAG原理和评测方法，动手搭建简单Agent
• 强化数据能力：熟悉Doris/Hive/Spark/Flink的基本用法，能进行数据分析并得出结论

面试指南

• STAR法则：针对项目类问题，说明背景、任务、行动、结果，突出个人贡献和数据量化
• 技术对比法：回答技术选型问题时，对比不同方案的优缺点，体现实战经验和思考深度
• 场景化回答：对于Agent设计类问题，结合具体用户场景，说明设计思路和权衡
• 请介绍一个你参与的高并发系统架构，如何解决性能和稳定性问题？
• 你对RAG的理解是什么？在项目中如何优化检索和生成效果？
• 如何设计一个Agent的任务规划模块？如果遇到工具调用失败怎么处理？
• 用数据驱动业务增长的一个案例？你是怎么分析并落地的？
• 熟悉Kubernetes吗？如何实现服务的自动伸缩和故障恢复？