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校招上海-Agent Harness 研发工程师(J100779)
上海市 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- -本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业，技术功底扎实，学习能力突出，可在 AI 辅助下完成跨领域高质量任务交付
- -深入理解 AI Agent 底层机制和 ReAct、CoT、Plan-and-Execute 等主流 Agent 原理，熟练使用 PyTorch、LangChain、AutoGen等框架，具备 Agent 系统从算法设计到工程落地的完整能力
- -Agent 重度用户与实践者，熟悉主流 Agent 框架的优劣差异，能清晰分析其在复杂文件读写、环境反馈、长任务执行等场景下的不足，并提出改良方案
- -良好的沟通协作能力和技术品味，能与模型研究员、产品经理紧密配合，共同推进 Harness 领域的前沿创新与产品落地，具备快速将学术成果落地为商业化产品的实战能力
- -加分项：有 AI Agent 相关开源项目贡献或 Harness 工程落地经验，智能体产品早期搭建经历，知名开源项目核心贡献、顶级会议论文发表或高水平技术竞赛获奖经历者优先
岗位描述
【岗位职责】
-作为 Agent Harness 核心构建者，参与设计与开发 Agent Harness 产品技术架构，打造支撑 LLM 能力在真实业务场景稳定释放的核心交互范式与系统底座
-搭建 Agent 可读、可控、可验证的系统支撑体系，涵盖状态管理、沙箱环境设计、反馈闭环、执行约束、上下文交接与关键信息 compaction 优化，保障 Agent 长时间高复杂度执行的稳定性与可控性
-深度参与 LLM 与 Harness 的联合优化，从 Harness 视角实现模型能力的最大化适配，分析并验证不同 Harness 设计对模型行为的真实影响
-设计并实现 Agent 与人类的协作机制与反馈闭环，沉淀用户反馈并驱动产品持续迭代，在数亿用户规模的真实产品中，通过“人-模-体”协同进化探索智能上限
【任职要求】
-本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业，技术功底扎实，学习能力突出，可在 AI 辅助下完成跨领域高质量任务交付
-深入理解 AI Agent 底层机制和 ReAct、CoT、Plan-and-Execute 等主流 Agent 原理，熟练使用 PyTorch、LangChain、AutoGen等框架，具备 Agent 系统从算法设计到工程落地的完整能力
-Agent 重度用户与实践者，熟悉主流 Agent 框架的优劣差异，能清晰分析其在复杂文件读写、环境反馈、长任务执行等场景下的不足，并提出改良方案
-良好的沟通协作能力和技术品味，能与模型研究员、产品经理紧密配合，共同推进 Harness 领域的前沿创新与产品落地，具备快速将学术成果落地为商业化产品的实战能力
-加分项：有 AI Agent 相关开源项目贡献或 Harness 工程落地经验，智能体产品早期搭建经历，知名开源项目核心贡献、顶级会议论文发表或高水平技术竞赛获奖经历者优先
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 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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