架构师

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：成为广告系统或AI Infra领域顶级专家，主导核心架构演进
• 管理路线：从技术负责人晋升为技术总监，带领团队打造业界领先的广告平台
• 跨领域拓展：结合LLM和广告业务，转型为AI应用架构师或产品技术负责人
• 设计并开发京东广告外投RTA/RTB系统，处理千亿级日流量，确保高可用、低延迟
• 优化广告算法链路（定向、召回、出价、排序），提升算力与效率，推动ROI增长
• 探索LLM在广告投放和研发效能中的应用，如构建全自动投放系统和代码智能辅助工具
• 精通C++高并发服务开发，具备百万级QPS系统优化经验
• 熟悉分布式系统架构（RPC、Redis、Protobuf等）及搜广推机制策略
• 掌握LLM、Agent框架（如Langgraph）及MCP/A2A协议，有AI落地经验更佳
• 扎实的计算机基础（数据结构、算法、网络）和跨团队协作能力

申请策略

• 关注京东广告技术博客或行业会议，了解其技术栈和业务方向，在面试中展现对京东广告体系的兴趣
• 准备一两个自己主导的复杂系统架构案例，能用STAR法则清晰阐述设计思路和量化成果
• 突出高并发、低延迟系统设计经验，特别是百万级QPS以上项目的架构与优化细节
• 明确展示广告/推荐/搜索系统的开发经历，如有RTA/RTB经验务必重点描述
• 列举LLM、Agent框架、生成式模型等AI应用项目，体现技术前瞻性
• 强调跨团队协作成果和技术影响力，如技术分享、专利、开源贡献等
• 系统学习Langgraph、MCP、A2A等最新Agent协议，并通过小项目实践Agent编排
• 深入理解广告竞价机制（RTB/RTA）和常用机器学习模型（CTR/CVR预估）

面试指南

• 使用STAR法则：背景（Situation）-> 任务（Task）-> 行动（Action）-> 结果（Result），量化成果
• 对于开放性问题，先明确问题边界，提出多方案对比，给出推荐理由，并说明权衡
• 展示系统思考能力：从业务目标出发，拆解技术指标（延迟、吞吐、成本），再落实到具体架构组件
• 请描述你设计过的一个高并发系统，如何保证低延迟和高可用？
• 在广告RTA场景中，如何平衡成本和效果？请谈谈你的设计思路
• 你对LLM在广告投放中的应用有什么看法？如果让你设计一个Agent驱动的自动投放系统，你会如何架构？
• 当线上出现延迟抖动时，你会如何排查和优化？请给出具体步骤
• 你如何看待团队协作中需求变更频繁的情况？有什么经验可以分享？