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校招AI全栈开发工程师（社区方向） - 抖音直播
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，计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业优先
- 具备扎实的计算机基础和编程能力，熟悉数据结构、算法、操作系统、计算机网络等基础知识
- 熟悉iOS/Android/跨端客户端开发技术中的一种或多种，有移动端项目实践经验者优先
- 对大语言模型、AI Agent、Prompt Engineering、RAG、任务规划、工具调用等方向有一定理解，有相关项目实践者优先
- 具备良好的问题分析与解决能力，较强的学习能力、沟通协作能力和结构化表达能力
- 对AI技术与产品结合有热情，对直播、内容、互动类产品感兴趣，具备较强的创新意识与落地意识。
- 加分项
- 有AI Agent、Multi-Agent、智能助手、Copilot、对话系统等相关项目经验
- 有iOS、Android或跨端客户端产品的开发经历，熟悉移动端性能优化、工程架构设计者优先
- 有LLM应用落地经验，了解Prompt优化、RAG、Function Calling、Agent工作流等技术
- 在人工智能、人机交互、自然语言处理、软件工程等相关领域有论文、竞赛或开源项目经历
- 对直播互动、内容推荐、智能创作、AI驱动产品体验有深入兴趣或相关实践。
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、参与抖音直播客户端AI Agent方向的建设，面向直播核心场景，设计并落地具备感知、理解、规划与执行能力的智能体能力；负责基于大语言模型的客户端Agent框架研发，探索AI在直播消费、互动、创作辅助、主播经营等场景中的落地方案；
- 2、参与端侧、云端协同的AI能力建设，推动Agent在复杂业务场景下的任务拆解、工具调用、上下文管理与执行链路优化；
- 3、参与客户端智能化产品能力研发，结合抖音直播业务特点，提升AI Agent在多轮交互、实时响应、个性化服务等方向的用户体验；
- 4、与产品、设计、服务端、算法等团队密切合作，推进AI Agent在直播客户端场景中的工程化落地，持续优化效果、性能与稳定性；关注Multi-Agent、Prompt Engineering、长短期记忆、任务规划等前沿技术，探索其在直播业务中的实际应用与价值。
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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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