Java资深研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向可向技术专家（架构师）或技术管理（研发总监）方向发展
• 横向可深入AI工程化领域，成为AI+业务落地的复合型技术领军人才
• 负责法务业务线的系统架构设计与核心代码研发，保障系统的高可用与高并发
• 带领团队进行技术选型与难点攻克，推动微服务治理与数据安全防护
• 结合LLM、Agent等AI技术，设计并落地法务方向的AI研发提效系统
• 扎实的Java后端开发能力，精通MySQL、Redis、MQ、ES等中间件及微服务架构
• 具备AI技术栈的实战经验，深入理解LLM、RAG、Agent等核心概念及AI Coding落地
• 优秀的业务抽象能力与跨团队沟通协作能力，能主导复杂项目的技术架构设计

申请策略

• 提前了解滴滴法务业务或效能平台部的背景，思考AI如何赋能企业内部效能提升
• 准备1-2个具有代表性的技术攻坚或架构重构案例，体现解决核心技术瓶颈的能力
• 突出5年以上Java高并发、微服务架构设计经验，以及主导大型平台级系统落地的成果
• 详细展示AI研发提效、LLM/RAG/Agent相关项目的实际落地经验及业务收益
• 强调跨团队协作、技术难点攻克及带领团队完成架构设计的领导力
• 深入学习大模型应用开发框架（如LangChain）及RAG优化策略，提升AI工程化能力
• 了解法务或企业合规领域的业务逻辑，提升将复杂业务场景转化为技术抽象的能力

面试指南

• STAR法则：针对架构设计或技术攻坚问题，按情境、任务、行动、结果的结构回答，突出数据指标
• 业务-技术映射法：针对业务抽象问题，先阐述业务痛点，再说明技术抽象思路，最后展示平台化落地成果
• 请分享一个你主导过的最复杂的系统架构设计案例，你是如何解决高并发或高可用瓶颈的？
• 在法务或类似复杂业务场景中，你是如何进行业务抽象并设计平台级系统的？
• 请详细介绍你在AI Coding或LLM/RAG/Agent项目中的落地经验，遇到了哪些技术挑战？
• 如何平衡业务需求迭代与系统底层架构重构、微服务治理之间的关系？
• 复习Java并发编程、JVM调优、MySQL索引优化及Redis/MQ的高可用架构设计
• 梳理大模型应用开发（LLM/RAG）的最新技术栈，准备AI赋能研发效能的具体案例