AI Native资深研发工程师-BJ-SH-SZ

优缺点分析

角色解读

• 在技术专家路线上深耕，成为AI系统架构和AI Native应用领域的专家
• 向技术管理方向发展，带领团队负责更核心的AI业务线，承担更大的技术决策和团队管理职责
• 在滴滴的平台上，有机会将AI技术应用于出行、金融等多元业务，拓展技术视野和业务影响力
• 负责AI Native系统的整体架构设计和技术选型，主导AI模型的接入、优化与部署，确保系统的高性能与稳定性
• 深入解决AI系统在业务落地中的关键技术难题，推动AI技术在金融科技等场景的创新应用，并负责平台基座的核心模块开发
• 制定技术规范，推动工程化建设，并指导和培养团队成员，提升团队整体技术能力
• 扎实的计算机科学基础，精通系统架构设计，具备大型AI系统架构设计和实现经验
• 深入掌握AI Agent应用开发、RAG系统架构、知识图谱构建等技术，并有成功落地AI产品的项目经验
• 具备优秀的沟通协作、问题分析和解决能力，能够进行深度思考和总结复盘，并乐于知识分享

申请策略

• 深入了解滴滴Fintech业务，思考AI技术如何与金融科技场景结合，展现业务敏感度
• 在面试中展现对AI技术创新的热情和深度思考，以及解决复杂问题的能力
• 突出AI Agent、RAG、知识图谱等领域的项目经验，重点描述系统架构设计、技术选型和落地效果
• 强调在大型AI系统中的工程实践经验，如高并发、高可用、可扩展性等问题的解决过程
• 展示技术影响力，如技术分享、团队指导、专利或论文等，体现知识分享和指导能力
• 系统梳理AI Agent、RAG、知识图谱等前沿技术，并关注其最新进展
• 复习系统架构设计、分布式系统、高并发等知识，准备相关技术深挖
• 准备1-2个最能体现个人技术深度和项目成果的案例，并思考其业务价值

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经验，突出个人贡献和量化成果
• 回答技术问题时，先阐述核心原理，再结合具体实践，最后总结方法论
• 对于系统设计问题，从需求分析、架构选型、技术难点、解决方案和权衡等维度展开
• 请详细描述一个你主导的AI Agent或RAG系统架构设计，包括技术选型、难点和解决方案
• 如何优化RAG系统的检索策略和生成模型融合效果？请分享你的实践经验
• 在设计高并发、高可用的AI系统时，你会考虑哪些关键因素？
• 如何评估和提升知识图谱的质量？
• 请分享一次你如何指导团队成员解决技术难题的经历