资深架构师（AI应用）

优缺点分析

角色解读

• 可沿资深架构师/首席架构师方向发展，负责更大范围的 AI 平台与技术战略
• 可转向 AI 平台负责人、技术总监等管理岗，带领团队推进智能体产品落地
• 在金融科技与大模型交叉领域积累稀缺经验，向技术专家或解决方案架构负责人拓展
• 主导 Agentic AI 工程架构设计、技术选型与落地，搭建支持复杂决策、工具调用和多智能体协同的底层框架
• 建设研发流程与工具链，覆盖智能体开发、部署、监控和治理全生命周期
• 设计知识工程平台，打通数据采集、解析、抽取、向量化、存储到服务化的全链路
• 结合 TTFT/TPOT/吞吐等指标持续优化推理性能、执行链路和工具调用效率
• 扎实后端开发能力，熟悉中间件、向量数据库、Elasticsearch 及至少一种 AI 编程工具
• 具备 AI 系统设计和平台化抽象能力，能从业务需求沉淀通用架构方案
• 理解常见 AI 算法、模型训练与推理流程，有大模型应用或 RAG 系统经验
• 具备高并发 AI 系统研发经验，能处理性能、可用性、合规和治理问题

申请策略

• 投递前了解平安在金融科技、AI 中台和智能体应用方面的业务布局，准备对应场景方案
• 面试中突出从业务需求抽象平台能力、平衡先进性与可落地性的架构判断
• 突出高并发 AI 系统或大模型应用架构案例，说明系统规模、核心难点和落地效果
• 展示 Agentic AI、RAG、知识工程平台、向量数据库/ES 等项目的端到端设计经验
• 用量化指标体现推理性能优化成果，如 TTFT、TPOT、吞吐、延迟和稳定性提升
• 强调跨团队推动、平台化抽象、研发工具链和治理体系建设经验
• 补齐 Agentic AI 框架、工具调用、多智能体协同和治理相关实践
• 深入准备大模型推理优化、向量检索、知识抽取与 RAG 全链路知识

面试指南

• 架构题按“业务目标—关键约束—总体架构—核心模块—选型取舍—落地与度量”回答
• 项目题用 STAR 结构，突出个人主导、技术难点、量化结果和复盘
• 性能题先建立指标与链路拆解，再说明定位方法、优化手段和验证结果
• 请设计一个支持复杂决策、工具调用和多智能体协同的 Agentic AI 工程架构，你会如何划分模块和选型？
• 如何构建覆盖开发、部署、监控和治理的智能体全生命周期工具链？
• 面对 TTFT/TPOT/吞吐等指标要求，你会如何定位瓶颈并优化推理与执行链路？
• 请介绍一个你主导的 RAG 或知识工程平台项目，如何处理数据采集、解析、向量化和服务化？
• 在金融场景中，如何兼顾 AI 系统的创新速度、稳定性与合规要求？