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校招AI Agent应用研发工程师 - Data AML
深圳/北京/杭州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先
- 具备扎实的数据结构、算法、操作系统、计算机网络基础，熟练掌握至少一门后端语言（Go/Python/TypeScript/Java等），代码风格良好
- 具备良好的工程素养：注重代码质量、可测试性、可维护性，有强烈的技术追求
- 学习能力强，能快速跟进LLM/Agent领域的新技术与新范式
- 良好的沟通协作能力，能与产品、算法、前端高效对齐
- 熟练使用AI Coding工具，能辅助日常研发，且理解其能力边界。
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。
- 1、负责Agent应用的架构设计与研发，包括意图识别、工具调用、记忆、多Agent协作等能力的工程化落地；
- 2、设计并落地高并发、低延迟的服务架构与数据层，处理长连接（SSE/WebSocket）、流式响应、长任务调度等Agent场景下的典型工程问题；
- 3、沉淀Agent开发框架、Prompt/工具集、评测体系（EVAL）与线上监控，持续优化任务成功率与端到端体验；
- 4、与产品、算法、前端紧密协作，将Agent能力落地到真实业务场景（如客服、数据分析、研发提效、办公助手等）。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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