业务技术-AI Agent 优化工程师-营销方向

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可以成长为AI优化领域的专家，精通Agent效果优化、评测体系建设和数据飞轮构建
• 在业务广度上，可以深入理解电商营销业务，成为连接技术与业务的复合型人才，推动AI应用落地
• 在团队管理上，有机会带领团队负责更大范围的AI优化项目，沉淀方法论并影响更多业务线
• 负责AI Agent核心组件的持续优化，包括Prompt、知识库、Skill、工具调用等，以提升准确率、完成率等关键指标
• 搭建自动化评测框架，实现数据采集、评测分析、Badcase归因和优化验证的闭环，确保优化效果可量化
• 构建数据Pipeline和反馈机制，回流应用行为数据用于模型微调（SFT），提升模型可控性和ROI
• 利用AI重构测试链路，包括自动生成用例、回归推荐、缺陷聚类等，将测试经验产品化，并沉淀可复用的优化资产
• 扎实的编程功底和Vibe Coding能力，能够构建高质量的Prompt模板、评测脚本和数据Pipeline
• 掌握主流AI/LLM技术体系，包括Transformer、预训练/微调、Embedding/RAG、对齐评估和提示工程
• 具备AI工程实践经验，熟悉Agent/RAG、知识库、评测体系、Prompt版本管理等至少一类技术
• 熟练掌握AI Native应用构建（Skill、记忆等组件），理解向量检索原理及常见工具（如Elasticsearch、Milvus/Faiss）

申请策略

• 了解天猫的业务场景和AI应用，在面试中展示对业务的理解和优化思路
• 准备一个完整的AI优化项目案例，展示从问题定义到效果验证的闭环
• 突出AI工程实践经验，尤其是Agent/RAG、知识库、评测体系等项目的具体成果
• 强调数据驱动的优化能力，展示如何通过数据分析和实验设计提升模型效果
• 展示编程能力和Vibe Coding能力，例如构建过哪些Prompt模板、评测脚本或数据Pipeline
• 如有SFT/RLHF等训练优化经验或技术分享，务必在简历中突出
• 深入学习Agent技术栈，包括Prompt工程、RAG、向量检索等，并动手实践
• 熟悉自动化评测框架的搭建，掌握Badcase分析和归因方法

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经验，突出量化成果
• 展示系统化思维，从问题定义、方案设计、实验验证到复盘总结的完整闭环
• 结合具体技术细节，如Prompt设计、RAG、评测指标等，体现技术深度
• 请描述一个你主导的AI Agent优化项目，如何定义问题、设计实验并验证效果？
• 如何设计一个自动化评测框架来评估Agent效果？你会选择哪些指标？
• 在处理Badcase时，如何从个案修复转化为系统性优化策略？
• 如何构建数据Pipeline来支持模型微调（SFT）？
• 在电商大促场景下，如何确保AI应用的稳定性和效果？