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校招【北斗】Agent 系统研发工程师
北京 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 【任职资格】
- 1.2027届计算机、人工智能、软件工程、数学等相关专业本科及以上，硕士/博士优先。
- 2.具备扎实的工程实现能力，熟练掌握 Python/TypeScript/Go/Java 中至少一种，能独立完成从问题定义、系统设计、原型开发到评测迭代的端到端交付。
- 3.熟悉 LLM、Tool Use、 Planning、RAG/Memory、Multi-Agent、Context Engineering 等 Agent 基本机制，对 AutoResearch、AI Builder、Agent Swarm、AI Scientist/AIDE 类方向有实践或深入思考。
- 4.关注 Claude Code、Codex、OpenClaw、Cursor 等工具背后的 Harness 设计，但不限于 coding 场景。
- 5.自驱、动手快，能在开放问题中快速验证假设并推动落地。
- 【为什么是我们】
- 这里关注的是通往通用智能的 Agent 基础设施，而不是单点 Demo。你将参与 AutoResearch Harness、Agent Swarm、AI Builder、记忆与上下文系统建设，在真实业务和复杂研发场景中验证 AI 自动完成高价值任务的能力边界。
岗位描述
【岗位职责】
【愿景】
负责面向算法研发、业务建模与系统构建场景的 AutoResearch Harness、Agent Swarm 与 AI Builder 能力建设，探索大模型驱动复杂问题分析、方案生成、实验验证和系统搭建的新范式。
【你将参与】
- 1.设计 AutoResearch Harness：建设任务分解、实验编排、工具调用、结果评 估、失败恢复、知识沉淀等核心模块，让 Agent 能稳定完成长程、开放式研发任务；
- 2.构建 Agent Swarm 协作体系：研究多 Agent 之间的角色分工、上下文共享、协同决策、互评纠错和成本控制机制，提升复杂任务中的可靠性与可扩展性；
- 3.建设上下文与记忆系 统：围绕 context compression、memory selection、状态追踪、项目知识库和跨轮学习，提升 Agent 在长链路任务中的连续性和可控性；
- 4.打造 AI Builder 原型系统：面向真实业务快速交付可用工具，将自然语言需求转化为可执行流程、实验方案、分析报告或业 务系统原型，并沉淀评测闭环与工程最佳实践。
【任职要求】
【任职资格】
- 1.2027届计算机、人工智能、软件工程、数学等相关专业本科及以上，硕士/博士优先。
- 2.具备扎实的工程实现能力，熟练掌握 Python/TypeScript/Go/Java 中至少一种，能独立完成从问题定义、系统设计、原型开发到评测迭代的端到端交付。
- 3.熟悉 LLM、Tool Use、 Planning、RAG/Memory、Multi-Agent、Context Engineering 等 Agent 基本机制，对 AutoResearch、AI Builder、Agent Swarm、AI Scientist/AIDE 类方向有实践或深入思考。
- 4.关注 Claude Code、Codex、OpenClaw、Cursor 等工具背后的 Harness 设计，但不限于 coding 场景。
- 5.自驱、动手快，能在开放问题中快速验证假设并推动落地。
【为什么是我们】
这里关注的是通往通用智能的 Agent 基础设施，而不是单点 Demo。你将参与 AutoResearch Harness、Agent Swarm、AI Builder、记忆与上下文系统建设，在真实业务和复杂研发场景中验证 AI 自动完成高价值任务的能力边界。
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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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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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