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实习Agent基础系统研发实习生 - Data AML
上海 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，计算机及相关专业优先
- 熟练掌握Python或Golang，具备扎实的代码功底和良好的工程规范意识，熟练使用AI Coding工具
- 理解大模型与Agent技术原理，熟悉工具调用、上下文管理、长程执行等关键机制，有实际使用Claude Code、Codex、Cursor等Coding Agent的经验
- 熟悉Linux与容器化技术（Docker/Kubernetes），了解CI/CD流程，能够独立搭建和维护可复现的执行环境
- 符合以下任一方向者优先：
- 1）有Benchmark复现、模型或Agent评测、数据分析相关经验
- 2）有开源项目贡献、Hackathon获奖、个人Agent项目等经历
- 3）具备顶会论文或前沿论文的快速复现能力
- 对AI原生应用有强烈热情，关注前沿技术发展，具备较强的主动性与问题拆解能力，能够在需求不明确的场景下主动推进落地。
岗位描述
团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
- 1、参与火山引擎-方舟平台Agent基础系统研发，负责Agent评测框架的设计与建设，沉淀一套可复用、可扩展的评测基础设施；
- 2、接入SWE-bench、Terminal-Bench、GAIA、τ-bench等业界常用Benchmark，完成任务集管理、执行环境构建、批量调度与自动化评分链路建设；
- 3、适配Claude Code、Codex、OpenCode等主流Agent Harness，抽象统一的接入层与运行协议，支撑不同Agent实现与模型在同一基准下的横向对比；
- 4、建设评测指标体系与结果分析能力，包括Trace回放、负面案例归因、成本与时延统计等，持续反哺Agent系统的优化迭代；
- 5、参与内部DevOps Agent建设，围绕代码开发、问题调试、服务部署、技术答疑等场景持续迭代工具链与知识沉淀，提升团队研发效率；同时作为Agent基础能力的深度使用者，反向驱动平台能力打磨。
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该岗位可能会问的问题
基于 后端开发 岗位的常见面试问题整理
请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子
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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}
MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树
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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少
你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色
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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少
什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣
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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择
如何设计一个高并发的秒杀系统
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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃
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