AI 应用架构师(J14432)

优缺点分析

角色解读

• 向首席架构师或AI技术总监方向发展，主导更大规模AI战略
• 可转型为AI解决方案专家，深入行业场景提供咨询
• 也可在技术管理上发展，带领架构团队
• 评估AI技术方案的可行性、扩展性与安全性，确保项目架构合理
• 设计AI应用与现有业务系统的集成方案，规划未来AI原生系统架构
• 主导AI技术栈选型，制定开发标准、接口规范和安全要求
• 解决落地过程中的关键技术瓶颈，为团队提供架构指导和培训
• 熟悉大模型应用架构（RAG、Agent等），理解不同路线优劣
• 具备LLM部署与运维（MLOps）经验，能支持大规模应用
• 掌握云计算、大数据及算力基础设施，能规划算力资源
• 具备技术文档编写能力，能输出清晰架构图与方案

申请策略

• 了解长江存储的业务方向（3D NAND闪存），思考AI如何提升制造效率或产品设计
• 准备一份技术架构方案，展示对AI与现有系统集成的思路
• 突出大模型项目经验（RAG、Agent、LLM部署等），展示架构设计能力
• 强调技术选型与标准制定经历，以及解决技术难题的案例
• 展示云计算、大数据相关经验，体现基础设施规划能力
• 系统学习MLOps工具链（如Kubeflow、MLflow）和云原生技术
• 深入理解大模型推理优化与成本控制方法
• 提升安全与隐私保护知识，如数据脱敏、合规框架

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验
• 对于技术选型问题，从业务需求、成本、可维护性、扩展性等维度对比分析
• 对于架构设计问题，先阐述整体思路，再分模块细化，最后权衡利弊
• 请描述一个你主导的大模型落地项目，技术选型过程及遇到的挑战
• 如何评估一个AI方案的可行性和扩展性？举一个具体例子
• 谈谈你对RAG与Agent架构的理解，各有什么优缺点
• 在资源有限的情况下，如何规划算力资源支持大规模AI应用？
• 你如何确保AI系统的安全性？请结合数据隐私保护说明