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校招AI全栈工程师（广告业务） - 中国交易与广告
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、人工智能、软件工程等相关专业
- 掌握Python/Go/Java/JavaScript任意2门开发语言，熟悉Node.js/Go，具备前后端一体化开发能力
- 理解LLM基础原理，熟悉AI Agent核心模块（Prompt、记忆机制、工具调用、RAG、多智能体），能区分不同层级模型的业务适用场景
- 熟练掌握主流AI编码工具（TRAE、Claude Code、Codex等），能够利用AI完成需求拆解、代码编写、复杂逻辑重构、Bug定位修复、单测编写、代码评审，具备AI协同研发思维
- 熟悉Git基础操作，具备良好的沟通能力与团队合作精神；对技术保持好奇心，善于独立思考并反思总结
- 有相关岗位实习及项目开发经历优先。
- 加分项：
- 有AI辅助前后端全栈开发、Agent项目部署与二次开发实战经验
- 实操过Agent任务拆分、多智能体并行调度、模型自动择优等核心功能
- 熟悉MCP协议、LLM工具调用、AI自动化工作流搭建
- 有对话应用、智能编排、知识库平台等相关项目开发经验。
岗位描述
团队介绍：中国交易与广告，负责抖音电商、生活服务、广告营销等营收业务的研发。用技术带来美好生活，让用户发现更多优价好物，为用户提供更丰富独特的生活体验；连接海量用户与商家，促进交易达成，让生态里全流程体验更流畅，助力营收业务长效增长。
加入团队，你将投身流量与增长主战场，挑战复杂业务场景技术难题；直面真实商家和用户，用技术解决看得见的问题，在实战中快速成长，书写属于你的价值故事！
- 1、依托各类AI Coding工具，独立完成广告业务相关项目的前后端全栈开发、功能迭代与接口联调，负责前/后端技术选型和开发工作，参与广告业务全栈开发，保障业务需求高质量落地；
- 2、主导或参与前后端基础设施建设，包括组件库沉淀、工程化工具链优化、CI/CD流程改进，提升团队研发效率；
- 3、与产品、算法等团队紧密协作，推动跨团队技术方案对齐，保障项目按时交付；
- 4、能够参与Agent在广告业务场景中的落地探索（如Agent产品交互开发、工作流编排等）；
- 5、利用AI Coding工具提升个人及团队开发效率，跟进前沿Agent开源方案，沉淀可复用的调度模板与工程最佳实践。
你的简历匹配这个岗位吗？
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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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