27届秋招-后端研发工程师-企业级事业部

优缺点分析

角色解读

• 技术深度：从后端业务开发向高并发架构师、AI应用架构师方向发展，掌握千万级订单系统的核心设计
• 业务广度：深入理解企业商旅出行业务，成长为懂业务、懂AI的复合型技术专家或技术管理者
• 负责滴滴商旅出行核心交易与平台系统的设计与研发，保障高并发、高可用的线上业务稳定运行
• 参与AI Agent和大模型在商旅场景（如智能客服、行程助手）的工程落地，完成从需求到上线的全链路开发
• 利用AI编程助手（如Copilot/Cursor）优化研发流程，将更多精力投入到系统架构设计与业务逻辑思考中
• 扎实的计算机基础，熟练掌握至少一门后端语言（Go优先，Java/PHP/Python亦可），具备优秀的数据结构与算法能力
• 熟悉关系型数据库（如MySQL）及SQL操作，掌握Linux常用命令与开发环境
• 了解大模型、RAG、Agent等AI技术，或有高并发、分布式系统的实践经验

申请策略

• 提前了解滴滴商旅出行业务模式，思考AI技术在差旅规划、风控等场景的具体应用方案
• 突出Go/Java等后端语言的项目经验，特别是涉及高并发、分布式系统的设计与优化经历
• 详细展示大模型、RAG、Agent相关的项目、比赛或开源贡献，体现AI工程化能力
• 强调扎实的数据结构与算法基础，以及使用AI编程工具提升开发效率的实际案例
• 深入学习Go语言及高并发编程模型，掌握分布式系统的设计原则与常见中间件
• 了解LangChain、LlamaIndex等大模型应用开发框架，动手实现一个简单的AI Agent或RAG项目

面试指南

• 针对系统设计问题，采用“背景-挑战-方案-结果”的STAR法则，重点突出技术选型理由和量化收益
• 针对AI落地问题，从业务痛点出发，结合大模型能力（如上下文理解、逻辑推理），提出切实可行的工程化方案
• 请描述一个你参与过的高并发或分布式系统项目，你是如何解决性能瓶颈或保证系统高可用的？
• 你对大模型和AI Agent在商旅场景（如智能客服、行程规划）的落地有什么思考？
• 在使用AI编程助手（如Copilot）时，你如何保证生成代码的质量和安全性？
• 请手写或讲解一道涉及复杂数据结构或并发控制的算法题
• 复习计算机网络、操作系统、数据库原理，并刷LeetCode保持算法手感
• 准备1-2个自己主导或深度参与的后端/AI项目，能够清晰讲解架构设计和遇到的技术难点