资深研发工程师-AI方向

优缺点分析

角色解读

• 在AI智能体领域深耕，成为平台架构师或技术专家
• 转向AI产品与算法结合方向，负责更大规模的智能体系统设计
• 可能晋升为技术Leader，带领团队负责整个效能平台的技术演进
• 负责智能体平台的核心模块开发，包括Agent任务规划、状态管理和长短期记忆功能
• 优化高并发请求调度，确保复杂任务拆解和多步推理时的响应速度和系统可用性
• 参与构建链路监控和效果评测体系，持续提升智能体的整体效果
• 精通Go/Java/Python中至少一种，具备5年以上服务端开发经验
• 深入理解大模型原理，熟练使用LangChain、LangGraph、CrewAI、Dify等开源框架，并能二次开发
• 具备优秀的架构思维，能处理复杂并发控制和资源隔离问题

申请策略

• 在简历中量化系统性能指标，如QPS、延迟、可用性等
• 了解滴滴业务场景，在面试中结合出行场景提出智能体应用想法
• 突出服务端开发经验，尤其是高并发、分布式系统的项目案例
• 展示对LangChain等AI框架的实际应用，如搭建过Agent或RAG系统
• 强调架构设计能力，例如并发控制、资源隔离的实践
• 如有开源AI项目贡献或大型互联网AI项目经历，一定要重点提及
• 补强LangChain、LangGraph等框架的底层原理，并动手实践二次开发
• 学习大模型推理优化、提示工程、Agent设计模式等前沿知识

面试指南

• 使用STAR法则回答项目经验，突出你遇到的挑战、技术选型和最终成果
• 回答技术原理时，先讲核心概念，再结合自己的实践和优化思路，体现深度
• 对于设计类问题，从目标、架构、权衡、落地步骤逐步展开
• 请介绍一个你参与过的Agent或LLM项目，如何设计任务规划和状态管理？
• 高并发下如何保证Agent调度的稳定性和资源利用率？
• LangChain的底层原理是什么？如果让你优化它的执行流程，你会怎么做？
• 如何评测智能体的效果？你会设计哪些指标？
• 面对系统瓶颈，如何排查和解决？请结合实例说明