AI研发工程师- Agent平台方向

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：从Agent开发到AI平台架构师，深入大模型底层优化与推理加速
• 管理路径：技术经理 → 技术总监，带领团队构建AI基础设施
• 业务结合：转向AI产品经理或AI解决方案专家，将技术能力转化为业务价值
• 设计并搭建企业级 AI Agent 平台，包括Multi-Agent协作、Workflow引擎等核心模块
• 研究前沿Agent技术，并将其产品化，支撑商业化广告、客服、营销等场景的智能体应用
• 持续优化系统稳定性与扩展性，确保高并发下Agent的决策与协作能力
• 跟踪行业最佳实践，推动Agent技术在大模型时代的演进与落地
• 精通至少一门后端编程语言（Python/Java/Go），并有实际项目经验
• 具备AI应用开发经验，熟悉Agent、RAG等构建范式，或熟悉Dify、Coze等平台
• 有围绕大模型API进行二次开发的经验，了解模型部署与服务化
• 主动学习和快速适应能力，能跟上GenAI技术的快速变化

申请策略

• 了解vivo在AI领域的布局和业务方向（如广告、客服），在面试中展示对业务场景的理解
• 准备一个你主导的AI项目案例，从问题定义、技术选型到结果评估完整阐述
• 突出AI应用开发经验，特别是Agent、RAG相关项目，附上技术架构和核心贡献
• 强调后端编程能力，提供GitHub链接或开源项目展示代码质量
• 展示参与过的AI平台或工具开发经历，如Dify二次开发、模型服务化等
• 如有相关论文或技术博客，可体现钻研能力
• 提前熟悉主流Agent平台（Dify、Coze、百炼）的架构和API，动手搭建一个简单Agent demo
• 深入学习大模型API调用和微调技术，了解LangChain、LlamaIndex等框架

面试指南

• 对于系统设计类问题，从需求分析、架构分层、通信机制、容错与扩展性入手，结合具体案例
• 对于技术实现问题，先说明原理，再讲你实际经历中的方案选型、踩坑与优化，最后总结最佳实践
• 对于趋势类问题，展示你对前沿技术的关注，并联系实际业务场景，体现思考深度
• 请描述你如何设计一个Multi-Agent协作系统？需要考虑哪些关键设计？
• 你在使用Dify/Coze等平台时，遇到过哪些挑战？如何解决？
• 在大模型API调用中，如何处理延迟和错误重试？如何保证稳定性？
• 解释一下RAG的工作流程，以及如何优化检索质量？
• 如何看待当前Agent技术的发展趋势？有哪些技术难点？