资深架构师（AI应用）

优缺点分析

角色解读

• 技术深度方向：成为AI架构领域的专家，专注于推理优化、分布式系统等核心技术
• 管理方向：晋升为技术总监或架构团队负责人，带领团队推动AI技术落地
• 业务方向：转型为AI产品负责人或技术合伙人，将技术能力与业务战略结合
• 主导Agentic AI的工程架构设计，包括底层框架选型与实现，支持复杂决策和工具调用
• 构建AI研发工具链，实现智能体开发、部署、监控的全生命周期自动化管理
• 设计知识工程平台，覆盖数据采集、向量化到服务化的全链路，确保高可用和高并发
• 精通后端开发技术及中间件，熟练使用至少一种AI编程工具（如LangChain、Cursor等）
• 深入理解向量数据库和Elasticsearch，具备AI系统设计能力，熟悉模型训练与推理流程
• 具备产品意识和平台化思维，能从业务需求中抽象通用能力并设计优雅架构

申请策略

• 在简历和面试中强调技术影响力，如开源贡献、技术博客或行业演讲
• 针对平安的金融背景，思考如何将Agentic AI应用于风控、客服等场景
• 突出Agentic AI或相关项目的架构设计经验，特别是涉及工具调用、决策协同的系统
• 强调高并发系统设计案例，包括性能优化（TTFT/TPOT）和全链路自动化实践
• 展示知识工程平台或RAG系统的落地成果，如数据向量化、搜索优化等
• 深入掌握Agentic AI框架（如LangChain、AutoGPT），理解其工作原理
• 学习向量数据库（如Milvus、Pinecone）和性能调优技巧
• 补充金融领域知识，了解业务场景对AI系统的特殊需求

面试指南

• 对于架构设计问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点描述技术决策和量化成果
• 对于性能优化问题，从问题分析、工具选型、实验对比到最终方案层层递进
• 对于趋势性问题，结合行业动态（如OpenAI、Google）和平安业务进行具体分析
• 请描述你设计过的最复杂的Agentic AI架构，包括技术选型和遇到的挑战
• 如何优化大模型推理性能（TTFT/TPOT）？请举例说明你的实践
• 知识工程平台中，如何保证数据采集和向量化的高可用和一致性？
• 请谈谈你对Agentic AI未来发展趋势的看法，以及平安如何应用
• 复习Agentic AI核心概念，准备一个完整的架构设计案例