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校招研发工程师（AI垂直场景Agent方向） - 集团信息系统
深圳 · 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，计算机科学或相关专业
- 后端开发经验或同等技术深度，能够独立负责中等及以上复杂度的系统
- 精通Golang/Java/Python（一种或多种），具备扎实的后端架构经验
- 熟悉消息中间件、关系型数据库及常见后端设计模式（幂等、重试、限流、异步任务等）
- 具备AI Agent相关经验和技能者优先，包括但不限于：
- 1）熟悉AI Agent架构设计与开发（如基于LLM的自主决策Agent、多Agent协作系统）
- 2）有Agent工具调用（Tool Use/Function Calling）、规划与推理（Planning&Reasoning）、记忆管理（Memory Management）等核心机制的实践经验
- 3）了解主流Agent框架（如LangChain/LangGraph、Claude Agent SDK等）并有实际项目落地经验
- 4）熟悉RAG（检索增强生成）技术及其在企业级系统中的工程化实践；对Prompt Engineering、上下文管理、Agent可观测性与评估（Eval）有深入理解。
岗位描述
团队介绍：集团信息系统部（Corporate Information System） 负责字节跳动企业内信息系统、工具与AI创新应用的整体规划与建设，我们服务全球所有员工与业务单元，覆盖通用办公、人事、财务、法务、采购、审批、职场等核心领域。在AI时代下，我们致力于推动公司组织效率跃升与业务流程变革，我们正用AI重构企业运作的毛细血管：通过系统工具 AI 化与构建企业级 Agent 体系，让系统进化为 “智能助手”，提升全球团队的协同协作与业务运转效率；通过深耕企业上下文建设，实现从端到端业务流的智能化升级与流程再造。在持续激发AI 生产力的同时，部门加强安全、隐私与合规的治理，为公司长远发展保驾护航。
- 1、作为AI应用工程师，你将端到端地实践AI在业务系统中的应用；通过合理的架构方案，确保平台高效、稳定且可持续演进；你需要与产品、设计及跨区域工程团队紧密协作，推动平台能力、可靠性和开发者体验的持续提升；
- 2、设计、构建并持续演进后端服务，确保可维护性、可扩展性与可观测性；通过性能分析、调优和代码质量改进提升系统可靠性；
- 3、与产品、设计及跨职能团队合作，交付新功能并优化用户体验；
- 4、通过代码评审、架构指导和知识分享指导团队成员成长；
- 5、驱动中长期技术路线图，制定清晰的演进策略；
- 6、运用成熟方法解决复杂问题，帮助团队更高效地应对技术挑战。
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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）
查看答题思路
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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