网约车技术部（2）-后端研发实习生

优缺点分析

角色解读

• 在实习期间深入理解大型分布式系统的架构和治理，积累高并发场景经验
• 有机会接触AI前沿技术，向AI应用方向复合型人才发展
• 表现优秀者可获得转正机会，成长为高级后端工程师或技术专家
• 负责交通安全相关数据系统的后端研发，包括核心业务系统、中台能力和公共组件的建设
• 参与系统的高可用架构设计、性能优化和稳定性治理
• 推动AI Agent、知识库等能力在安全处置场景中的落地
• 与技术团队协作，主动推进技术方案的实现
• 熟练掌握Go、Java等至少一种主流后端语言
• 对大模型、AI Agent、智能知识库有实践或浓厚兴趣
• 熟练使用AI Coding工具，并注重代码质量和工程规范
• 良好的沟通协作能力和主人翁意识

申请策略

• 投递时附上个人GitHub或技术博客，展示动手能力
• 了解滴滴在出行安全方面的业务，在面试中体现对业务的理解
• 突出后端项目经验，尤其是高并发或分布式系统相关
• 展示对AI Agent或大模型的应用实践，如个人项目或比赛
• 强调使用AI Coding工具的经验和代码质量意识
• 体现主动性和协作能力，如参与开源或团队项目
• 巩固Go或Java后端基础，了解常见框架
• 学习大模型和AI Agent的基本原理，尝试搭建简单Demo

面试指南

• STAR法则：说清情境、任务、行动、结果，突出个人贡献
• 对于技术设计题，先明确需求，再给出方案对比，最后选型并说明理由
• 对于AI相关题，可结合实践案例，说明你对技术边界和落地的思考
• 介绍一个你使用AI Coding工具的项目，你是如何保证代码质量的？
• 如何设计一个高可用的后端服务？请谈谈你的思路
• 你对AI Agent在业务落地中有什么看法？
• 请描述一次你主动推进技术方案落地的经历
• 复习后端常用组件如缓存、消息队列、数据库，准备系统设计问题