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实习后端开发实习生-TRAE
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程、人工智能等专业优先
- 扎实的软件工程基础，熟练掌握C/C++/Golang/Java/Python至少一门
- 学习能力强、好奇心旺盛，愿意快速进入新领域并把东西实现出来
- 理解研发全生命周期工具链（代码托管、构建、测试、发布、IDE等）者优先；了解LLM应用研发技术栈（推理服务、RAG/向量检索、工具调用、评测体系等）者加分。
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：TRAE（The Real AI Engineer），是字节跳动旗下的AI编程产品，一个能理解需求、调动工具、独立完成开发任务的AI开发工程师，为用户提供端到端生成真实软件的服务。TRAE是当前国内受到广泛欢迎的AI编程产品之一，也是业界首个端到端AI软件开发Agent产品，可覆盖简单到复杂全场景。我们正在寻找充满热情、富有创造力的人才。期待你的加入，与我们共同重塑开发范式，定义未来开发的形态。
- 1、打造面向软件研发的LLM原生生产力工具：深入真实工程链路，把LLM能力“嵌进”开发者日常使用工具里，包括但不限于代码托管、代码分析、IDE/插件、CI/CD、代码评审等，让AI成为能理解代码库、参与决策、自动执行、可被验证的研发伙伴；
- 2、建设企业级LLM应用研发基础设施：参与从0到1搭建LLM应用开发“高速公路”，统一接入、多模型编排、权限与审计、Prompt/工具管理、评测与回归、灰度与发布等能力，让业务团队可以像调用基础服务一样稳定地调用AI能力，做到可控、可观测、可扩展；
- 3、围绕真实场景做推理优化：缓存与路由、并发与限流、流式输出、批处理、上下文压缩、检索与重排、质量/成本/延迟三角权衡等；你的工作会直接影响系统的P99延迟、吞吐、稳定性和每次调用成本；
- 4、参与构建服务的可靠性体系：可观测性（Tracing/Metric/Logging）、故障定位、容量规划、压测与降级、SLA保证、自动化回归评测，让LLM应用从Demo走向生产级系统。
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该岗位可能会问的问题
基于 后端开发 岗位的常见面试问题整理
请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子
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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}
MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树
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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少
你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色
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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少
什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣
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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择
如何设计一个高并发的秒杀系统
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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃
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