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校招AI agent研发工程师（经营平台方向） - AI算力基础设施
北京/上海/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、软件工程、通信、电子信息等相关专业优先
- 扎实的计算机基础，深入理解数据结构、算法、操作系统、计算机网络与分布式系统原理
- 熟练掌握至少一门主流编程语言（Go/Java/C++/Python/Rust等），有良好的编码习惯与工程质量意识
- 了解MySQL/Redis/MQ/K8s等常用后端组件的基本原理，有分布式系统、微服务、高并发服务相关项目经验者优先
- 对AI与To B商业化的结合方向有强烈兴趣，了解大模型、AI Agent、RAG、推理服务等基础机制，或有用AI能力构建过实际应用（如智能助手、知识库、Copilot类工具）者优先
- 具备良好的抽象设计能力和工程落地能力，责任心强，乐于在复杂业务场景中解决挑战性问题。
岗位描述
团队介绍：字节跳动基础设施部门，负责字节跳动的全栈算力基础设施，从芯片服务器产研、到超大规模数据中心，到传统云平台和如今的AI Native Cloud，全方位为抖音、豆包、今日头条、飞书、火山引擎等各类产品提供领先、稳定的百万量级大规模算力基础设施服务。我们的领域涵盖数据中心建设、内核操作系统开发、服务器集群管理、高速网络通信、EB级数据存储体系、搜索型数据库探索、基于LLM的AI基础设施的研发调度与治理等，致力于打造业界领先的、面向LLM的AI云原生基础设施架构与产品矩阵。
- 1、负责火山引擎经营平台核心后端系统的架构设计与研发，覆盖商品/定价、交易订单、合同结算、销售与客户管理、项目交付等To B商业化关键链路，支撑火山引擎云与AI业务的规模化增长；
- 2、参与面向AI时代的经营服务底座建设，包括高并发交易引擎、分布式事务、多级缓存、异步消息与事件驱动架构、多租户与权限体系，保障万级TPS下的强一致性与高可用；
- 3、参与AI能力在经营链路的工程化落地，包括大模型调用网关、Agent工具层（Tools/MCP）、长任务编排、Prompt与模型版本管理、AI调用的限流降级与成本治理，让AI能力以稳定、可控、可观测的方式嵌入业务；
- 4、参与系统稳定性与性能优化：建设全链路压测、故障演练、限流降级、容量规划、AIOps异常检测等能力，在AI推理流量爆发与企业级大促场景下保障系统SLA；
- 5、参与经营平台与底层AI基础设施的协同：对接算力调度、AI网关、模型推理服务、计费计量等平台，为上层AI经营应用提供稳定可靠的后端能力。
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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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