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校招服务端研发工程师（Agent方向） - 抖音直播
北京 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届获得硕士及以上学位，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业
- 扎实的编程基础，熟练掌握Go/Python/Java中至少一门语言，具备良好的数据结构与算法功底
- 对大语言模型（LLM）及AI Agent技术栈有浓厚兴趣，了解Transformer架构、Prompt Engineering、RAG、Function Calling等核心概念
- 熟悉分布式系统设计原理，了解微服务架构、消息队列、缓存、数据库等基础组件
- 具备良好的学习能力和工程素养，能够快速掌握新技术并应用于实际业务
- 良好的沟通协作能力，具备独立分析和解决复杂问题的能力。
- 加分项
- 有LLM应用开发经验，如基于LangChain/LlamaIndex等框架构建Agent系统
- 有多轮对话系统、任务型对话、对话状态管理相关项目经验
- 在AI/NLP相关竞赛或开源项目中有突出表现
- 有高并发、高性能服务端开发实践经验
- 对AIGC、数字人、实时互动等方向有深入探索和思考。
- 你将获得
- 站在AI Agent+直播互动的产业前沿，直面亿级用户的真实业务挑战
- 深度参与LLM落地全链路，从模型能力到工程体系的端到端实践
- 与技术团队协作，快速成长为AI Agent领域的核心技术骨干
- 探索AI数字分身的无限可能，定义人机交互的下一代体验。
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、AI Agent系统架构与研发：负责AI分身智能体的服务端核心系统设计与开发，涵盖任务规划、对话管理、长短期记忆、工具调用及多Agent协作编排，支撑分身在直播互动、聊天、评论多场景下的复杂决策与多任务并行；
- 2、大模型应用与效果优化：围绕LLM构建Agent推理链路，负责Prompt工程、RAG知识检索增强、上下文管理等核心能力建设，结合用户反馈与交互数据持续迭代对话质量与交互体验；
- 3、Agent工程基础设施建设：参与Agent开发框架、评测体系、可观测性等基础设施建设For Harness，提升团队整体研发效能与系统可维护性。
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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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