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校招AI Agent策略工程师 - 豆包爱学
北京/上海 · 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，计算机等相关专业优先
- 熟悉LLM技术原理与应用方法，理解Agent相关技术方法（如harness、多智能体、RAG、Memory）
- 有良好的产品思维，能够主动思考并探索产品创新
- 对AI技术和应用有浓厚兴趣，能持续追踪业内最新技术进展。
岗位描述
团队介绍：豆包爱学是豆包旗下的教育产品，提供拍照答疑、作业批改、知识问答等功能。我们致力于使用领先行业的人工智能技术，提升学生的学习体验。加入智能学习团队，你将有机会为全国学生提供优质服务，并与顶尖专家合作，站在科技前沿，推动 AI 与教育科技的发展。
- 1、负责的Agent技术研发和架构设计，探索更先进的Agent范式，引领行业技术发展；
- 2、参与制定评测标准，构建Agent评估体系，通过Context Engineering等优化方式进行策略效果调优；
- 3、探索和制定AI应用的模型交互协议，打造内容丰富、互动性强的产品体验；
- 4、参与AI产品创新，与产品团队讨论创新想法，孵化项目，制定技术路线决策，解决项目中的技术难题。
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上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。