业务技术-AI Agent 开发工程师-营销工具

优缺点分析

角色解读

• 向AI技术专家方向发展，深耕大模型在垂直领域的应用与创新
• 转型为AI产品经理或解决方案架构师，负责更宏观的技术战略规划
• 成为团队Tech Lead，带领团队攻克复杂的技术难题并推动业务增长
• 负责天猫商家营销场景的大模型应用研发，包括策略推荐和价格分析等解决方案的设计与落地
• 执行从数据处理、特征工程到模型选型、调优及推理优化的全流程，确保模型上线后的稳定运行
• 基于用户反馈和数据表现，持续优化模型效果，提升商家的运营效率和转化率
• 建立监控评估机制，通过A/B测试等手段推动产品和模型的迭代升级
• 深入掌握AI Agent架构核心组件，如Prompt Engineering、Function Calling、RAG、长短期记忆及模型微调技术
• 具备扎实的计算机基础和算法功底，熟悉AI研发范式与工程化落地流程
• 拥有较强的业务敏感度和产品思维，能够将技术能力与业务需求有效结合
• 具备良好的跨团队协作能力，能与产品、业务、数据等多方团队高效协同

申请策略

• 准备1-2个完整的大模型落地项目案例，重点阐述技术选型理由和业务成效
• 了解天猫当前的营销工具体系，思考AI可以优化的切入点
• 突出展示大模型（LLM）或Agent相关的实际项目经验，特别是落地案例
• 详细列举掌握的Agent核心技术栈，如RAG、Prompt Tuning、Function Calling等的具体实践
• 强调业务导向，描述如何通过技术手段解决具体业务痛点并带来量化收益
• 体现跨团队协作能力，举例说明如何推动多方合作完成复杂项目
• 深入研究LangChain、LlamaIndex等主流Agent开发框架及其底层原理
• 加强在向量数据库、Embedding技术及检索增强生成（RAG）方面的实战能力

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，重点突出个人贡献和技术细节
• 结构化表达：先讲整体架构，再分模块详解关键技术点，最后总结业务价值
• 对比分析：在回答技术选型问题时，对比不同方案的优劣，体现决策的合理性
• 请详细介绍一个你主导的大模型或Agent落地项目，你在其中承担的角色和技术难点是什么？
• 在构建RAG系统时，如何处理文档切片、向量检索精度以及幻觉问题？
• 如何设计Prompt Engineering策略以提高Agent在特定任务上的表现？
• 如果线上模型效果出现波动，你的排查思路和监控体系是怎样的？
• 如何看待Agent技术在电商营销场景中的应用前景与挑战？