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校招【2027秋招】算法工程师
上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 专业背景：数学、统计学、计算机、AI、软件工程等相关专业，2027届硕博毕业生。
- 编程能力：熟练掌握Python，具备良好的工程素养与代码规范意识；熟悉Linux、Git、Docker及后端服务开发，掌握RESTful API和SQL/NoSQL基础，理解并发、缓存等常见工程问题。
- LLM基础：了解主流开闭源模型的能力边界、特性差异与适用场景，能根据业务需求进行模型选型与组合。
- Agent能力：深入理解Agent架构、工具调用（Function Calling / Tool Use）、Agent Harness与评测、Skills体系及多Agent协作，具备完整的Agent系统设计与实现经验。
- 系统思维：能独立拆解复杂问题，将模糊需求转化为清晰的技术方案，并合理权衡可行性、成本与风险。
- 调研能力：能追踪、阅读并复现前沿论文与开源项目，独立完成技术方向的深度调研并输出可落地结论。
- 综合素质：具备良好的协作、沟通与逻辑思维能力，自驱且结果导向，能在有限指导下独立推进项目。
- 加分项：
- 有异步编程、消息队列、分布式服务等高并发实践经验。
- 有LLM微调（SFT、RLHF/DPO等）及多卡、分布式训练经验。
- 有LLM/Agent评测集或自动化评测流水线建设经验。
- 有高质量开源贡献、顶会论文或相关竞赛获奖经历。
- 具备Web前端基础，能独立搭建Demo或内部工具。
- 热爱游戏，对LLM与Agent技术在游戏领域的应用有思考。
岗位描述
- 1. 负责LLM与Agent技术在游戏公司内部场景的落地应用，独立承担从需求拆解、方案设计到上线迭代的完整闭环。
- 2. 设计与构建LLM Agent系统，包括但不限于Agent架构设计（Planning、Memory、Tool Use、Multi-Agent协作）、Agent Harness与评测体系搭建、Skills/工具生态建设。
- 3. 运用Prompt Engineering、Context Engineering、RAG等技术优化LLM输出质量，使其对齐业务需求与人类偏好；负责RAG系统的架构设计、构建与持续优化。
- 4. 跟踪前沿模型与Agent技术进展（如Agent Skills、Computer Use、MCP、长程任务执行等），评估其在业务场景的适用性并推动落地。
- 5. 沉淀可复用的Agent基础设施与最佳实践，支持团队内多业务方向的LLM应用需求。
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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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