后端开发高级工程师

优缺点分析

角色解读

• 深耕广告技术领域，成为广告投放架构师或技术专家
• 结合AI方向，转型为AI Agent/LLM应用工程师，负责智能投放策略研发
• 横向发展为技术小组长或系统负责人，管理核心模块团队
• 负责广告投放平台核心系统的设计与开发，包括领域建模、架构设计和落地实施
• 参与广告推荐引擎和全链路平台（创意-定向-投放-履约-优化）的建设，支持亿级流量和实时竞价
• 基于大模型设计和开发AI Agent，实现智能创意生成、受众定向、策略自动化优化等功能
• 扎实的Java编程基础，熟悉多线程、IO、JVM原理，同时掌握Python
• 深入理解分布式系统、缓存、消息队列、实时计算等高并发技术
• 熟悉AI辅助编程工具，有推荐系统、广告系统或AI Agent开发经验更佳

申请策略

• 准备一个你主导的高并发架构项目案例，用STAR法则讲述
• 关注平安的金融科技和AI战略，在面试中展现对业务场景的理解
• 重点突出高并发、高可用系统设计经验，例如流量峰值、架构优化案例
• 强调Java和Python的实际项目成果，尤其是分布式、缓存等技术的应用
• 如有广告推荐、竞价系统或AI项目经验，务必详细描述
• 补充AI Agent相关技术，如LangChain、RAG、工具调用等
• 了解广告业务基本概念（CPC、CPM、RTB等），提升业务理解

面试指南

• 对于系统设计题，先明确需求（QPS、数据量、一致性要求），然后拆解为架构分层、缓存策略、异步处理等模块
• 对于技术原理题，从底层数据结构、并发控制、内存模型逐步展开
• 对于AI Agent问题，展示对任务规划、工具调用、上下文理解的理解，可结合具体案例
• 请描述一个你设计过的分布式系统，如何处理高并发和容错？
• Java中的HashMap和ConcurrentHashMap的底层实现区别？
• 如何保证广告系统的实时性和数据一致性？
• 你了解AI Agent吗？如何设计一个广告投放Agent的决策流程？
• 假设广告预算在多个渠道分配，如何用算法实现最优ROI？