高级研发工程师 - AI方向

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI工程化方向，成为大模型应用架构专家或技术负责人
• 向AI平台架构师发展，主导复杂智能系统的设计与优化
• 横向拓展至全栈或AI产品方向，结合业务需求推动技术创新
• 参与AI智能体平台的架构设计与核心功能开发，负责从需求沟通到上线调优的全生命周期
• 独立负责功能模块的设计与实现，包括方案调研、编码及性能优化
• 持续优化系统性能，降低接口耗时，提升高并发稳定性，解决大模型调用中的工程难题
• 精通Python、Java或Go，具备扎实的编码能力和系统设计能力
• 熟悉微服务架构及常见中间件（Redis、MySQL、Kafka），能解决实际问题
• 掌握大模型调用及LangChain等框架，了解RAG流程和向量数据库
• 具备Agent逻辑拆解和Prompt调试经验，能将业务流程转化为Agent执行步骤

申请策略

• 了解滴滴效能平台部的技术栈和业务方向，在面试中展现你对AI智能体平台的理解
• 准备一个完整的Agent项目案例，从问题定义到技术选型再到效果评估
• 突出服务端架构设计经验，尤其是微服务和中间件（Redis、MySQL、Kafka）实战
• 重点描述大模型相关项目经历，如LLM调用、LangChain/Dify使用、RAG流程实现
• 展示独立负责模块的全生命周期案例，强调从需求到上线的闭环能力
• 量化性能优化成果，如接口耗时降低百分比、并发量提升等
• 补强Agent逻辑拆解和Prompt工程能力，可通过开源项目或实践积累
• 深入学习向量数据库（如Milvus）和RAG高级优化技术

面试指南

• STAR原则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术选型和工程难点
• 对比方案：先分析问题，列出候选方案并评估优劣，最后给出推荐和理由
• 分层思考：从架构设计、模块划分、数据流、性能优化等维度逐步展开
• 请描述一个你使用LangChain构建AI应用的经历，遇到了哪些挑战？
• 如何优化高并发下大模型调用的响应速度和稳定性？
• Agent的Prompt调试有哪些策略？如何处理复杂业务流程的拆解？
• 解释RAG流程中向量数据库的作用，以及如何选择embedding模型？
• 设计一个分布式任务调度系统，支持AI Agent的异步调用