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实习后端开发（创作Agent方向）实习生-剪映研发策略与工程团队
北京 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，计算机/软件工程/人工智能等相关专业优先
- 熟悉一门后端语言（Go/Python/C++/Java都行），数据结构、算法、操作系统、网络基础扎实
- 对LLM/Agent/AIGC有真实的好奇心和动手经验，例如：
- 1）用过LangChain、LangGraph、AutoGen、Dify任一框架
- 2）写过RAG、Function Calling，或开发过MCP Server/Client
- 3）对接过主流大模型API完成个人项目，对效果有独立判断
- 能将模糊需求拆解为清晰工程方案，代码具备可读性
- 学习能力强、沟通顺畅、执行力突出，每周出勤至少4天，实习4个月及以上。
- 加分项
- 做过视频/图像/语音相关的多模态项目
- 了解Agent评测体系（AgentBench、SWE-bench、τ-bench等）
- GitHub上有个人开源项目、参加过Hackathon，或有个人AI作品
- 持续关注大模型和Agent领域新进展，有独立见解。
岗位描述
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
团队介绍：剪映研发策略与工程团队，主要支持剪映、Capcut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina等多款国内外产品的服务端工程与策略的研发工作，相关产品多次登顶国内外App Store免费应用榜第一，并继续保持高速增长。加入我们，一起建设全球领先的创作Agent技术体系，打造全球最受用户欢迎的AI创作产品。
- 1、创作Agent研发：参与剪映/CapCut/醒图/即梦创作Agent的设计与落地，包括多智能体编排（Multi-Agent Orchestration）、长程任务规划（Planning）、工具调用（Function Calling/MCP）、记忆系统（Memory）等模块；
- 2、AIGC能力工程化：参与文生视频、图生视频、AI配音、AI改写、智能剪辑等模型能力的服务化部署与链路优化，让“前沿论文”变成“亿级用户可用的功能”；
- 3、中台基础服务：参与云编辑、云相册、AI推理网关、Agent Runtime等基础能力建设，支撑业务以“周”为单位快速迭代；
- 4、Agent体验打磨：深入业务一线，对效果敏感，针对真实创作痛点设计Prompt/Workflow/评测体系，持续把“能用”打磨成“好用”和“上瘾”。
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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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