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校招AI Agent开发工程师 - 抖音体验
北京/深圳 · 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
- 开发语言和技术栈不限，熟悉Golang/Python/TypeScript优先，并熟悉常见的软件开发模式
- 对AI应用方向有强烈的兴趣，熟悉Agent相关的常见范式架构，如Plan&Excute、ReAct、Workflow等，熟悉模型的工作原理和特性，并能结合原理和特性做稳定性、成本和效果优化优先
- 业务理解能力强，能够针对业务上的需求梳理业务边界并快速匹配最适合的Agent工作流范式
- 对行业流行的常见模型优缺点有大致的了解，并了解如何系统科学的评测帮助做模型选型
- 掌握模型原理优先，对常见的CNN、RNN、Transformer模型结构及推理架构有一定的了解优先，对模型的二次训练原理及方法了解优先，如SFT、LoRA-SFT、DPO等。
岗位描述
团队介绍：抖音用户体验团队成立于2018年，致力于发展业界独特技术栈，通过技术手段提升抖音及抖音系APP的用户体验，为业务发展提供技术支撑。我们在AI与各类基础技术领域的融合上具备远见与决心，曾开创个性化视频体验、个性化应用体验等多个业界全新的技术子领域和相关技术，在抖音等产品建立市场地位的过程中得到充分验证，并持续关注和探索前沿技术方向。团队交叉融合推荐类系统、因果推断、运筹求解、端智能、大模型训练、音视频、网络、编译器等多种不同的技术领域，并能够最直接、快速地推动新技术落地，带来显著业务价值。
- 1、参与抖音体验团队AI Native研发工具建设，推动AI Native基建建设，协同产品、算法等团队提升用户体验；
- 2、参与抖音体验团队基建Agent开发，负责需求开发中代码生成效果、全流程交付效果，参与Agent框架建设、编排调度、上下文工程建设、模型适配等，提升需求交付效率；
- 3、参与评测、知识库、上下文管理等基础能力建设，对大模型应用效果进行持续调优，通过数据分析与策略改进，提升工具的性能和体验；
- 4、跟踪AI技术趋势，思考AI研发新范式、AI新技术在研发提效中的落地场景，驱动产品创新。
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。