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校招AI Agent开发工程师 - 抖音研发
北京 · 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、软件工程等相关专业优先
- 扎实的计算机、编程基础，熟悉主流大语言模型的原理及方法
- 理解Multi-Agent系统、任务分解、自动化规划、Prompt Engineering等技术领域之一或多个，有AI Agent相关实践项目者优先
- 出色的结构化表达能力，较强的技术敏感度与前瞻性，独立的思考和判断力
- 热爱AI相关技术，对应用和落地工程感兴趣，富有钻研创新精神。
岗位描述
团队介绍：抖音研发部门负责多款大型产品的研发，包括但不限于抖音、西瓜视频、汽水音乐。
加入我们，你将有机会参与亿级用户场景的开发与架构工作，使用前沿的技术助力业务一起不断成长。
- 1、构建高效、可靠的AI Agent，精准理解产品的复杂需求，实现自规划、任务拆解及执行；
- 2、设计高效的Multi-Agent系统，确保多Agent间任务流转高效，上下文管理准确；
- 3、实现AI支撑企业级、大用户规模C端产品的需求端到端生成；
- 4、负责研发基于LLM的AI Agent系统，负责构建工程研发不同阶段的Agent；
- 5、参与探索Multi-Agent协作机制，推动Multi-Agent系统对复杂任务的规划和拆解，对已有人类经验的学习和引用，不断优化Agent解决实际问题的路径和效果。
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）
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。