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校招AI Agent开发工程师（平台方向） - TikTok Shop
北京/上海/杭州 · 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，计算机相关专业优先
- 具有优秀的代码能力，熟练掌握Go/Java/Python编程语言
- 熟悉Agent架构核心组件的设计原理与调优方案，了解主流开源Agent框架（如LangGraph/Pi等），具备Prompt调优、Harness、RAG、上下文工程、Skill编写等实践经验
- 学习能力强，对新技术保有好奇心，善于独立思考与反思总结，具备将复杂问题转化为简洁高效方案的能力
- 良好的沟通与跨团队协作能力，热爱技术，拥抱开源。
岗位描述
团队介绍：TikTok Shop是以TikTok为载体的内容电商业务，致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商等多场景下，TikTok Shop希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，在更多的地区实现没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得的使命。我们邀请你来此成长、钻研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务上的挑战。目前团队拥有丰富的国际产品研发经验，包容多元的文化，且在全球设立研发团队，邀请你来一起接受跨国合作的挑战！
- 1、负责TikTok Shop业务场景下AI Agent的设计、开发与迭代，覆盖从需求分析到架构设计、开发上线的全周期工作，为商家和用户提供智能、高效的产品体验；
- 2、将Agent能力深度落地至电商核心场景，包括但不限于智能客服、商品运营辅助、经营决策支持、内容生成与业务流程自动化等，助力商家、达人更好地触达消费者、提升经营效率；
- 3、负责Agent技术栈的持续建设与优化，涵盖Context工程、Harness、RAG检索增强、Multi-Agent协同、Memory系统、强化学习、流程编排及知识库构建等方向；
- 4、深入理解电商垂直领域的业务逻辑与商家诉求，使Agent能够精准理解并执行专业性强的复杂业务需求，真正解决商家经营中的实际问题；
- 5、持续关注AI与大模型领域前沿技术动态，快速将新技术应用于产品迭代。
你的简历匹配这个岗位吗？
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）
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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。