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校招后端开发工程师（Agent/LLM） - 抖音用户产品
北京/上海 · 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、软件工程、通信、电子信息、人工智能等相关专业优先
- 具备扎实的计算机基础，熟悉数据结构、算法、操作系统、计算机网络等基础知识
- 熟练掌握至少一门编程语言，包括但不限于C/C++、Python、Go、Java，具备良好的编码习惯和工程实现能力
- 具备优秀的逻辑分析能力，能够对复杂业务问题进行合理抽象、拆解和建模，并推动方案落地
- 对LLM/Agent技术有浓厚兴趣，了解大模型应用开发的基本范式，如PE工程、RAG、Function Calling、Workflow编排等
- 有LLM应用开发、AI Agent、搜索系统、服务端工程等相关项目经验者优先。
岗位描述
团队介绍：抖音用户产品研发团队为抖音全业务提供研发支持与底层技术能力，是驱动业务持续进化的重要工程力量之一。团队围绕首页、推荐、搜索、图文、中长视频、AI 创作、相机、账号及社交通讯等核心场景，承担从客户端、服务端到 AI 工程链路的端到端建设，在亿级 DAU 的真实流量下，持续攻坚极致体验与前沿 AI 系统的工程命题。
我们相信，AI 正在重塑产品的底层架构。团队依托大模型与多模态技术、Multi-Agent 系统工程、在线推理与评测基础设施，面向下一代 AI 原生应用持续投入：在社交与通讯场景，探索长期记忆、多模态理解与人格化对话的技术边界，构建真正能陪伴用户的 AI 交互系统；在内容与创作场景，建设面向亿级创作者的多模态生成与可控创作引擎，让 AI 成为创作者的表达延伸；在搜索与信息获取场景，探索生成式检索、Agentic Search 与个性化推理的新一代系统架构，重新定义 "人与信息" 的连接方式。
这里有工业界领先规模的真实流量，有最前沿的 AI 工程命题，也有一群把技术做到极致的同行者。诚邀热爱技术、追求极致、渴望在真实世界解决硬核问题的你加入我们，一起在 Agent 驱动的技术浪潮中，构建支撑大规模用户的新一代产品。
- 1、负责抖音搜索和AI抖音等后端开发工作，包括搜索产品功能迭代、服务端架构设计、链路优化和用户体验提升；
- 2、参与搜索场景下的大模型应用探索与落地，通过PE工程、RAG、模型调用链路设计、效果评估、后训练等方式，将LLM能力应用于搜索业务场景，提升搜索产品体验；
- 3、参与搜索Agent能力建设，围绕多轮对话、任务拆解、工具调用、Workflow编排、上下文管理等方向，支持面向具体搜索业务需求的Agent应用开发与效果优化；
- 4、参与AI工程提效方向建设，结合研发流程中的编码、测试、评估、配置、问题诊断等场景，探索并落地AI Coding、自动化分析、智能辅助决策等能力，提升团队研发效率。
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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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