KERING Principal AI Engineer-Agentic Systems

优缺点分析

角色解读

• 成为企业级AI应用架构领域的权威专家，主导集团核心的智能化转型项目
• 向技术管理方向（如AI总监/技术负责人）发展，带领更大的工程团队
• 拓展至更广泛的数字化转型战略层面，参与公司高层的技术决策与业务创新规划
• 负责AI智能体（Agent）系统的整体架构设计，包括模型选择、提示词工程和检索增强生成（RAG）策略
• 深入业务一线，与产品和业务专家协作，将复杂的业务流程转化为可执行的AI技术方案
• 构建生产级的评估体系，通过数据分析、日志追踪和用户反馈持续优化智能体的表现和稳定性
• 担任技术把关人，审查外部合作伙伴的代码和架构，并主导将外部成果转化为内部可控的技术资产
• 扎实的Python编程功底及软件工程能力，具备8年以上相关经验
• 精通AI Agent核心技术栈，包括上下文管理、记忆机制、工具调用及主流编排框架
• 具备全栈式AI工程能力，涵盖模型部署、CI/CD流水线、API设计及生产环境监控
• 优秀的技术领导力与沟通能力，能协调多方资源，推动技术方案落地并指导团队成员

申请策略

• 准备详细的项目案例，重点阐述如何从模糊的业务需求推导出清晰的技术架构
• 关注开云集团旗下的品牌动态，思考AI技术如何赋能其零售、营销或供应链环节
• 面试中展现你对技术债务管理和长期系统演进的思考，而不仅仅是短期功能实现
• 突出展示过往主导的AI Agent或大型LLM应用项目的架构设计与生产落地经验
• 强调在提升模型效果、降低推理成本或提高系统稳定性方面的量化成果
• 列举跨团队协作、技术评审及指导初级工程师的具体案例，体现领导力
• 提及对RAG、Prompt Engineering、Agent Orchestration等具体技术的深度实践细节
• 深入学习最新的Agent框架（如LangChain, AutoGen, Dify等）及其底层原理

面试指南

• STAR法则：情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result），重点突出“行动”中的技术决策依据
• 结构化思维：先讲业务痛点，再讲技术选型理由，最后讲落地效果和复盘反思
• 数据驱动：用具体的指标（如准确率提升%、延迟降低ms、成本节省%）来佐证你的贡献
• 展现全局观：不仅关注技术实现，还要体现对业务价值、团队协作和长期维护的考量
• 请分享一个你设计的AI Agent系统，它是如何解决具体业务问题的？遇到了哪些挑战？
• 在生产环境中，你如何评估和优化LLM/Agen的准确性、可靠性和成本？
• 当外部合作伙伴交付的代码或架构不符合内部标准时，你会如何处理和技术整合？
• 如何平衡AI系统的创新实验与生产环境的稳定性要求？