Java后端leader（投放平台）

优缺点分析

角色解读

• 深耕AIGC领域，从素材生成工作流拓展到更广泛的AI应用方向，如智能创意、自动化营销等
• 在团队管理方向持续晋升，从小组长到技术总监，负责更大规模团队和核心业务系统
• 技术架构方向，成为投放平台或AIGC基础设施的技术专家，主导高并发、高可用架构设计
• 负责AI素材生成管线的后端开发，包括对接Stable Diffusion等AIGC模型服务，实现文生图、图生视频等功能
• 设计并实现任务调度、异步处理和结果回调等工作流组件，确保高并发下系统的稳定性与效率
• 带领5-10人的后端团队，持续优化投放平台的架构与性能，满足业务增长需求
• 扎实的Java开发经验，精通Spring Boot/Cloud、MyBatis等主流框架，具备5年以上后端开发背景
• 熟悉工作流引擎（如Flowable、Camunda）或具备复杂流程编排能力，能设计高效处理管线
• 对AIGC技术有深入理解，包括提示词工程、模型推理和多模态输出，能快速探索和集成新模型
• 具备Redis、消息队列（Kafka/RocketMQ）和对象存储（OSS/S3）的实际使用经验，擅长分布式系统优化

申请策略

• 了解波克城市的游戏业务和投放平台，面试时表达对公司品牌主张‘BE WILD. BE FREE.’的认同
• 准备1-2个关于AI素材生成或工作流优化的技术方案，展示解决问题和创新的思路
• 突出5年+Java后端开发经验，特别是复杂工作流或流程编排项目的具体成果
• 强调团队管理经验，如带领团队完成项目、提升效率或解决技术难题的案例
• 展示对AIGC的理解与实践，包括提示词工程、模型调用、多模态输出等，附上项目链接或Demo
• 列出使用的技术栈：Spring Cloud、MyBatis、Redis、Kafka、RocketMQ、OSS等，突出分布式系统优化经验
• 若对AIGC不熟悉，可以提前学习Stable Diffusion API、ComfyUI的使用，并尝试搭建简单的生成工作流
• 补充Python知识，便于调用AI模型接口，加强多语言开发能力

面试指南

• 对于系统设计类问题，采用‘需求-方案-权衡’结构：先明确场景和挑战，再给出具体设计（技术选型、架构图），最后分析优缺点和替代方案
• 对于团队管理类问题，使用情境-任务-行动-结果（STAR）法：阐述背景、目标、你的行动和最终效果
• 对于AIGC相关问题，展示学习能力和探索精神：说明你了解哪些模型、如何调用API、遇到问题如何调试，并提及未来学习计划
• 请描述你负责过的最复杂的工作流或任务调度系统，如何保证高并发和可靠性？
• 你对AIGC领域有哪些了解？如何将Stable Diffusion等模型集成到后端服务中？
• 作为团队leader，如何协调不同成员的工作？请举例说明你如何处理团队冲突或技术分歧
• 在缓存和存储优化方面，你有哪些经验？如何设计素材存储策略以支持高并发场景？
• 如果你加入我们，会对现有投放平台提出哪些技术改进建议？