高级/资深研发工程师 (AI客服)

优缺点分析

角色解读

• 在AI客服和Agent领域深耕，成为技术专家，主导核心架构设计
• 向技术管理方向发展，带领团队负责整个AI客服平台
• 积累国际化业务经验，向产品技术复合型人才发展
• 负责滴滴国际化AI客服平台的后端研发，包括智能对话引擎、AI Agent核心架构等，确保系统高可用、低延迟
• 参与Multi-Agent协作系统研发，实现任务拆解、工具调用、工作流编排等复杂场景，提升客服自动化水平
• 构建对话数据监控、Badcase分析和效果评测平台，支持策略快速迭代与A/B测试，持续优化用户体验
• 主导或参与系统重构和技术债务治理，保障代码质量和系统的长期可维护性
• 精通至少一门主流后端语言（Java/Go/Python），具备扎实的工程化能力和代码规范意识
• 熟悉RAG、MCP、Skill等AI技术，有AI客服系统或Agent开发经验，理解向量检索和上下文管理
• 具备良好的系统抽象能力，能独立负责中等复杂度模块的设计与落地
• 沟通协作能力强，能与产品、运营、算法、前端等多角色高效对齐目标

申请策略

• 了解滴滴国际化业务，特别是客服场景，在面试中展示对业务的理解
• 准备一个完整的Agent项目案例，展示从设计到落地的过程
• 突出后端开发经验，特别是高并发、高可用系统的设计
• 强调AI相关项目，如RAG、Agent、智能客服等，并说明具体贡献
• 展示系统设计能力，如模块拆分、架构演进案例
• 体现跨团队协作经验，尤其是与产品、算法等角色的合作
• 深入学习RAG、MCP、Agent框架，如LangChain、AutoGen等
• 了解Multi-Agent协作模式，学习任务编排、工具调用

面试指南

• 从系统设计角度回答，强调架构、技术选型、性能优化
• 结合项目经验，用STAR法则描述具体场景、任务、行动和结果
• 展示对AI技术的理解，并联系实际业务场景
• 如何设计一个高可用、低延迟的智能对话引擎？
• 请描述你在Agent开发中如何实现上下文管理和记忆机制
• RAG系统中如何优化检索效果？
• 如何设计一个Multi-Agent协作系统？
• 如何通过数据监控和A/B测试来优化客服系统？