业务技术-AI应用研发工程师-首页&推荐

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI Agent与应用架构，成为该领域的技术权威，影响更广泛的业务场景
• 技术管理路线：带领团队负责更复杂的AI平台或业务线，从技术方案设计走向团队与业务规划
• 产品/业务融合路线：凭借对技术和业务的双重理解，向AI产品经理或技术负责人方向发展
• 作为业务与AI技术的桥梁，将模糊的业务痛点（如推荐效果不佳）转化为明确的AI解决方案
• 设计和构建支撑Agent运行的AI原生系统架构，包括记忆、推理和工具调用等核心模块
• 负责从RAG知识库构建到Agent服务封装的全链路工程实现，并建立效果评测体系，用数据驱动迭代
• 具备扎实的软件工程基础，熟悉Python/Java，能设计和开发高并发、可观测的稳定系统
• 深入理解大模型应用范式，特别是Agent架构（如MCP）和RAG技术，有实战经验
• 强大的业务理解和抽象能力，能快速把握业务本质，并将其翻译为技术需求
• 拥有优秀的项目ownership和跨团队协作能力，能推动复杂AI项目从0到1落地

申请策略

• 仔细研究天猫首页和推荐业务的产品形态和技术博客，思考AI Agent可以切入的点，在面试中展现你的业务思考
• 准备一个关于‘如何评估和改进一个AI Agent系统效果’的完整思路，这很可能是一个核心面试问题
• 重点突出1个以上完整的AI Agent或大模型应用项目经历，详细说明你负责的模块、技术选型和取得的量化效果（如性能提升、准确率提升等）
• 清晰展示你的工程功底，例如在高并发、分布式系统、性能优化、可观测性方面的实践经验
• 用STAR法则描述你如何理解业务问题、定义AI目标并推动跨团队合作最终落地的经历
• 系统梳理和深入学习Agent领域的核心概念、主流框架（如MCP）和最新论文，形成自己的知识体系
• 针对RAG技术，实践不同召回策略、排序模型和上下文优化方法，并尝试搭建简单的评测基准
• 复习并强化系统设计能力，特别是与AI模型服务结合的高并发、高可用架构设计

面试指南

• 对于项目经验类问题，采用‘背景-目标-行动-结果’结构，重点突出你的技术决策和量化产出
• 对于系统设计类问题，先明确业务目标和技术约束，再分模块阐述设计思路，并说明各模块间如何协作
• 对于评估优化类问题，结合数据驱动的思路，从离线评测、在线实验、case分析等多个维度构建回答
• 请介绍一个你做过的最成功的Agent项目，你在其中扮演什么角色？遇到了哪些技术难点，如何解决的？
• 如果让你为一个电商推荐场景设计一个Agent系统，你会如何设计其核心模块（如记忆、推理、工具调用）？
• 如何评估一个基于大模型的Agent系统的效果？你会设计哪些评测指标和自动化评测流程？
• 当Agent的推理结果不符合预期时，你会从哪些方面进行排查和优化？
• 你如何看待当前Agent技术的局限性？在工程落地时，你通常会如何规避这些风险？