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实习AI Agent研发工程师实习生-火山引擎
上海 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届硕士及以上学位在读，计算机相关专业
- 优秀实习生可留任；具有良好的编程基础，熟练使用至少一种编程语言，包括但不限于Python/C++/Golang/Java等，具备扎实的编码能力
- 具备知识库搭建，大规模知识管理&使用经验，or具备AI Agent系统端到端开发经验，理解LLM底层原理，熟练运用RAG（检索增强生成）、LangChain/LangGraph/AutoGen/MCP/Skill等核心技术，具备快速复现AI论文核心思想并完成工程化落地的能力
- 良好的学习能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，对AI原生应用及通用Agent领域有强烈热情。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：火山引擎是字节跳动旗下云和AI服务平台，将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业，通过云和AI技术，推进企业智能化转型，激发增长潜能。
- 1、参与火山引擎-官网平台AI大模型应用探索落地，包括但不限于代码、技术方案生成，SDLC全生命周期自动化等场景，推动落地业务场景做适配和优化；
- 2、负责AI知识库构建&应用，Agent全链路效果优化，提升准确率、可靠性、抗幻觉、长程任务与多任务协同能力，协助团队进行效果优化实践，优化性能、成本、效果与完成率等；
- 3、追踪前沿Agent技术，探索最新的架构与交互范式，推进火山官网的Agent技术预研与产品化落地。
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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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