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实习大模型Agent业务开发实习生-剪映数据与智能团队
深圳 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，计算机相关专业优先
- Python编程能力突出，具备扎实的编程基础，熟练掌握Python语法、面向对象编程
- 熟悉LangChain框架核心用法，了解主流大模型（GPT系列、文心一言、通义千问、智谱清言等）的API调用方式，有大模型API集成、参数调优经验优先
- 具备基础的工程化思维，熟悉Git版本控制工具，注重代码可读性和规范性
- 每周出勤至少4天，可实习4个月以上。
岗位描述
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。
团队介绍：剪映数据与智能团队旨在通过 AI 技术赋能剪映系产品，构建强大的算法能力壁垒。作为剪映系内的算法团队，负责推动整个业务在算法上的迭代与创新，为剪映、CapCut、即梦dreamina、Pippit、醒图等产品提供智能化支持。
- 1、参与大模型智能体（Agent）业务场景的落地开发，基于Python+LangChain框架完成Agent核心逻辑的编码实现，包括任务拆解、工具调用、多轮对话流程设计等核心模块；
- 2、负责Prompt Engineering（提示词工程）的设计、优化与迭代，结合具体业务场景调优大模型交互逻辑，提升Agent的任务执行准确率、流程闭环率及用户体验；
- 3、参与Agent功能模块的单元测试、集成测试与问题排查，编写调试脚本，保障代码健壮性和业务流程稳定性，输出问题排查报告。
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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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