高德-AI Agent开发工程师（销售平台）-杭州-信息工程专项

优缺点分析

角色解读

• 从AI应用开发工程师成长为AI架构师，主导AI-Native系统设计
• 深入Multi-Agent和强化学习等前沿方向，成为AI Agent领域专家
• 在销售智能化赛道积累业务经验，向技术负责人或产品经理方向发展
• 基于大模型和Agent技术重构销售核心系统，如线索管理、商机跟进、客户运营等
• 探索Multi-Agent协作架构在销售域的落地，构建销售Agent团队
• 搭建大模型业务应用平台，包括知识库、Prompt工程工具链、Agent设计编排
• 将AI Agent能力嵌入销售场景，如智能外呼、商机预测、客户洞察等
• 扎实的Java后端开发能力，熟悉分布式系统和常用中间件
• 深入掌握大模型应用技术：Prompt Engineering、RAG、Agent框架
• 熟练使用AI Coding工具（如Cursor）并实践Spec-driven开发
• 对LLM原理有理解，具备将AI技术与工程实践结合的能力

申请策略

• 了解高德销售平台业务，思考AI如何提升销售效率，在面试中展示业务理解
• 准备一个AI Agent相关的技术分享或项目复盘，体现技术深度和思考
• 突出Java后端项目经验和分布式系统设计案例
• 重点展示大模型应用项目，如Agent开发、RAG系统、Prompt优化等
• 强调使用AI Coding工具和Spec-driven开发的实践，体现人机协作能力
• 深入学习至少一种主流Agent框架（如AutoGen、Manus），并动手搭建一个简单Agent
• 练习编写结构化的SPEC文档，掌握用提示词指导AI编码的方法

面试指南

• 对于项目经验问题，采用STAR法则：情景、任务、行动、结果，突出技术选型和难点解决
• 对于设计类问题，先明确目标，再提出架构方案，对比不同方案优劣，最后给出理由
• 对于质量保障问题，强调流程规范、测试验证、人机协作的迭代方法
• 请介绍一个你使用大模型开发Agent的经历，遇到了哪些挑战？
• 你对Multi-Agent协作架构的理解？如何设计一个销售Agent团队？
• 如何保证AI生成代码的质量和可控性？你有哪些实践？
• 请描述一个你优化过的RAG系统，重点说明检索和生成策略
• 你对Spec-driven开发的理解？如何编写好的SPEC文档？