智能体研发工程师（J105654）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕智能体与大模型应用架构，成为领域内的资深技术专家或架构师
• 技术管理路线：带领小团队负责模块或子系统，向技术经理方向发展
• 前沿探索：持续跟进AI Agent与多模态技术的最新进展，探索在地图场景的新应用
• 设计和开发地图智能体产品的后端系统与核心服务
• 利用Golang/C++等技术栈构建高性能、高可用的分布式架构
• 持续优化系统性能与可靠性，快速响应并解决线上复杂技术问题
• 与产品、策略等团队深度协作，将前沿AI技术（大模型、Agent）落地到具体业务场景
• 精通Golang或C++编程语言，并有在Linux环境下的开发经验
• 深入理解分布式系统原理，熟练运用数据库、缓存、消息队列等中间件
• 对大模型应用及Agent框架技术有实践或深入理解，能将其与后端工程结合
• 具备良好的产品思维与业务理解能力，能从技术视角推动产品优化

申请策略

• 在申请前，深入了解百度地图的核心业务与技术挑战，思考智能体在其中可能的应用场景
• 准备一个能体现你“技术解决业务问题”思维的案例，在面试中展示你的产品感和工程落地能力
• 突出使用Golang/C++进行后端开发的项目经验，特别是涉及高并发、分布式系统的部分
• 详细描述任何与大模型应用、Agent框架、或相关AI项目相关的实践经验（即使是个人项目或研究）
• 强调在项目中展现的产品思维、业务理解能力以及跨团队协作解决技术问题的成功案例
• 列举对Linux环境、数据库、缓存、消息队列等组件的深度使用经验
• 系统性学习主流的Agent开发框架（如LangChain, AutoGen等）和大模型应用范式，并尝试在个人项目中实践
• 深入研读分布式系统经典设计，并关注地图服务或实时计算相关的技术架构

面试指南

• 对于系统设计类问题，采用STAR原则（情境、任务、行动、结果），重点阐述你的思考过程（如权衡取舍、风险评估）
• 对于技术原理与应用类问题，先阐述核心概念，再结合具体场景说明实现方式和挑战，最后可以提及其局限性或优化方向
• 对于协作与沟通类问题，强调以终为始的目标对齐、主动的技术方案引导以及清晰的沟通机制
• 请介绍一个你主导设计的复杂后端系统，重点说明架构决策、技术选型以及解决过的关键技术难题
• 你对大模型在应用层（Agent）的技术实现有什么理解？结合一个具体场景谈谈如何用后端技术支撑
• 当线上服务出现性能瓶颈或稳定性问题时，你的排查思路和解决流程是怎样的？请举例说明
• 如果产品经理提出了一个看似技术上很难实现的需求，你会如何沟通和推进？
• 你如何看待“与产品紧密协作共创”？你过去是如何在技术实现与业务需求间找到平衡点的？