Prototyping Architect, CMHK Prototyping and AI Customer Engineering (PACE)

优缺点分析

角色解读

• 从原型架构师成长为AI解决方案专家，深入行业垂直领域
• 可晋升为技术主管或首席架构师，带领团队推动AI创新
• 未来可转向产品管理或技术创业，利用积累的行业洞察和客户资源
• 与客户合作构建生成式AI和智能体AI原型，将客户愿景转化为可运行的解决方案
• 使用AWS AI服务（如Bedrock、SageMaker）和全栈开发技术，实现RAG、智能体编排等高级模式
• 担任技术顾问，指导客户在LLM选择、智能体设计等关键决策上做出正确选择
• 通过代码库、博客、白皮书等形式，分享可复用的模式和最佳实践，推动AI技术普及
• 扎实的全栈开发能力，熟练掌握多种编程语言和框架
• 熟悉AWS云服务和AI服务，尤其是Bedrock、SageMaker等
• 理解生成式AI、RAG架构、智能体系统等前沿技术
• 优秀的沟通能力，能够与客户高层和技术团队有效协作

申请策略

• 了解AWS PACE团队的过往项目和客户案例，在面试中体现你的热情
• 准备一个完整的生成式AI原型demo，展示快速构建和解决问题的能力
• 突出全栈开发经验，尤其是涉及AI/ML项目中的实际代码贡献
• 强调使用AWS服务的经验，如Bedrock、SageMaker等
• 展示你在生成式AI、RAG或智能体系统方面的具体项目案例
• 如果有与客户直接对接的经历，务必强调沟通和方案设计能力
• 深入学习LangChain、LlamaIndex等主流AI框架
• 熟悉AWS AI服务的最新功能，动手实践Bedrock和SageMaker

面试指南

• 使用STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术细节和决策依据
• 强调快速迭代和实验思维，展示你如何在有限时间内验证技术可行性
• 结合实际案例，说明你如何平衡技术先进性和业务价值
• 请描述你构建过的最复杂的生成式AI应用，架构是怎样的？
• 你是如何选择LLM和设计RAG架构的？遇到过哪些挑战？
• 你如何与客户沟通技术方案，并推动他们采用你的建议？
• 在多智能体系统中，你如何处理协调和错误恢复问题？
• 请现场演示一个使用AWS Bedrock构建的简单原型