TO B 业务 交互数字人售前解决方案架构师（J103139）

优缺点分析

角色解读

• 专家路线：成为数字人领域资深架构师或首席科学家
• 管理路线：带团队成为解决方案团队负责人
• 产品路线：转型为AI产品经理或产品线负责人
• 分析金融、政务、零售等行业的痛点，挖掘交互数字人的落地机会
• 设计可复制的行业解决方案，并为大客户定制具体方案
• 协同商务和产研团队，推动解决方案从0到1的落地
• 跟踪大模型、数字人技术趋势，优化方案并赋能销售团队
• 扎实的解决方案架构能力，能独立完成需求挖掘、方案设计和迭代
• 深入理解数字人、AI大模型、SaaS等相关技术
• 优秀的沟通、方案撰写和跨团队协作能力
• 熟悉金融、政务或零售等行业场景，有项目落地经验

申请策略

• 提前了解百度的文心大模型和数字人产品（如度晓晓），思考如何与业务结合
• 关注公司文化和价值观，在面试中展现对AI技术落地的热情
• 重点突出数字人或AI大模型相关的项目案例和落地成果
• 强调独立负责过完整解决方案从需求到交付的经历
• 展示对金融/政务/零售等行业的深入理解
• 体现英语口语能力（如有）和跨团队协作经验
• 系统学习大模型技术（如LLM、Agent）和数字人交互技术
• 补充行业知识，尤其是金融、政务、零售领域的业务痛点

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验类问题
• 对于场景分析类问题，采用“行业现状-痛点-方案-价值”的逻辑链
• 技术结合问题，先阐述基础原理，再给出具体应用场景和优势
• 请分享一个你主导的toB解决方案项目，从需求分析到落地全流程
• 如何评估一个行业是否适合使用交互数字人？你会从哪些维度分析？
• 数字人与大模型如何结合？请描述一个你构想的应用场景
• 当客户需求与产品能力不匹配时，你会如何协调？
• 请分析金融行业和零售行业在采用数字人时的不同痛点