给大家拆解一下事业部+岗位，看一线大厂是如何布局AI发展的 岗位详细清单与职责分析 一、技术研发类岗位 1. 大模型 Agent 技术专家 - AI 应用与创新 岗位 ID: 7419283793284565274 工作地点： 未明确指定 核心职责：  负责 LLM 工程化相关研发工作 构建 Agent 体系的技术架构 推动大模型在业务场景中的落地应用  任职要求：  3 年以上研发工作经验，本科及以上学历，计算机相关专业 具有 LLM 工程化相关研发经验 扎实的后台研发能力，熟练掌握 Golang/Java/Python 任一编程语言 熟悉 MySQL、ES 等常用基础组件 良好的设计能力、...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

1. 项目里是把 skill 直接塞进 system prompt 的，如果 skill 太多，占用上下文窗口太大，怎么处理不能把所有 skill 常驻塞进 system prompt，这样会带来三个问题：上下文窗口被占满、候选技能噪声太大、模型在选择 skill 时更容易混淆。更合理的方式是把 skill 做成外部注册表，system prompt 里只保留最小规则和调用协议，真正的 skill 描述按需动态注入。常见做法是先做一层 skill routing。可以用规则、分类模型或者向量检索先筛出 topk skill，再把这几个 skill 的 description、参数 schema...