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校招AI应用工程师（Agent方向） - 抖音直播
深圳/北京/广州 · 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、软件工程、人工智能、数据科学、自动化等相关专业优先
- 熟悉至少一门编程语言，如Python、Go、Java、C++等，具备良好的编码能力和工程意识
- 掌握计算机基础知识，包括数据结构、操作系统、计算机网络、数据库、软件工程等
- 了解常见后端开发技术，如HTTP/RPC、MySQL、Redis、消息队列、微服务、容器化、监控告警等，有实际项目经验优先
- 对大模型应用和AI Agent有实践经验或浓厚兴趣，了解以下任一方向优先：
- 1）Prompt Engineering、Function Calling、Tool Use
- 2）RAG、Embedding、向量数据库、知识库问答
- 3）Agent规划、任务拆解、多轮对话、记忆机制
- 4）LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Dify、扣子等AI应用开发框架或平台
- 5）智能助手、自动化办公、代码助手、数据分析Agent、企业知识库等项目
- 具备良好的问题拆解能力、学习能力、沟通协作能力和责任心，愿意在真实业务场景中探索AI应用落地。
- 加分项
- 有AI Agent、大模型应用、RAG系统、智能助手、自动化工作流等相关项目经验
- 有服务端系统研发经验，理解接口设计、数据建模、系统稳定性、性能优化等工程实践
- 参与过开源项目、技术竞赛、AI Hackathon、Kaggle、天池、ACM/ICPC等
- 熟悉模型评测、A/B实验、数据标注、效果分析、安全合规等AI应用闭环
- 有技术博客、开源作品、论文、专利或完整产品Demo经验。
岗位描述
团队介绍：直播团队负责为抖音集团旗下产品提供直播服务。团队负责直播平台技术和直播业务研发，打造灵活稳定的直播服务平台，为用户提供优质直播体验，支持电商、本地生活、游戏、节目、多人互动等不同类型的业务场景。直播业务发展迅猛，处于行业头部地位，业务发展空间巨大。现在加入我们，和优秀的人一起做有挑战的事，你的技术与创意将影响亿级用户，激发创意和丰富生活。
- 1、参与AI Agent应用的设计、研发与落地，包括智能助手、自动化工作流、知识库问答、工具调用、任务编排等场景；
- 2、负责AI应用后端服务建设，包括接口设计、服务开发、数据处理、权限控制、监控告警、稳定性保障等工作；
- 3、与产品、算法、前端、测试、平台等团队协作，推动AI能力在真实业务流程中的应用落地；
- 4、持续关注AI Agent、大模型应用、服务端工程、云原生与智能化研发工具的发展，探索新技术在业务中的应用价值。
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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）
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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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