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实习Agent后端开发实习生-Dev AI
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机科学、人工智能或相关专业优先
- 具备扎实的软件开发基础，熟悉C/C++/Golang/Java/Python中至少一门编程语言
- 持续关注Agentic AI领域的前沿技术，拥有Agent System相关的研发实践经验者优先
- 学习能力强，具备技术好奇心，乐于探索并实践新技术、新方向
- 深度使用Copilot、Cursor、Claude Code等AI编程工具者优先。
- 加分项：
- 了解或实践过LLM应用、Agent、RAG、代码生成/分析相关项目
- 有高质量开源项目、研究型工程或竞赛成果。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：Codebase 部门专注于代码领域的核心工作，包括字节跳动的代码托管、代码分析的基础架构搭建，以及相关前沿技术的深度探索。随着大语言模型（LLM）技术的迅速发展，我们积极布局，开展了一系列与 Code Agent 相关的技术研究和应用孵化工作。通过这些努力，我们致力于打造更加智能、高效、安全的新一代基础设施，为公司的技术发展和业务创新提供坚实支撑。
- 1、参与Code AI/Coding Agent能力的探索与后端开发，围绕真实软件研发场景，建设代码理解、代码生成、代码评审等核心能力；
- 2、参与新一代Code AI技术与工程基础设施建设，挖掘大规模代码数据价值，赋能代码托管、协作与自动化研发场景，提升AI在工程体系中的可用性与可靠性；
- 3、跟进LLM/Agent领域前沿技术，探索其在软件工程与研发工具方向的创新应用与落地路径。
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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。