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校招Agent开发工程师 - 剪映CapCut
深圳/北京/广州/杭州 · 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、软件工程等相关专业优先
- 具备全栈开发能力，熟悉至少一门主流开发语言（Go、Python、TypeScript、C++、Java均可），数据结构、算法、操作系统、网络基础扎实
- 对智能体基础架构方向有浓厚兴趣，理解或愿意深入研究智能体运行机制、工具编排、沙箱、上下文工程等运行时技术
- 对大语言模型、智能体、生成式AI有好奇心和动手经验，例如：
- 1）了解LangGraph、Dify等经典框架，使用过Claude Agent SDK、OpenAI Agents SDK等任一智能体开发框架
- 2）实践过智能体检索增强、工具调用功能，或开发过MCP服务端或客户端
- 3）对接过主流大模型应用程序接口完成个人项目，并对效果有独立判断
- 能将模糊需求拆解为清晰的工程方案，代码具备良好的可读性与工程质量。
- 加分项
- 有视频、图像、语音相关的多模态项目经验
- 了解现代智能体评测体系（如Terminal-Bench、GAIA、τ-bench、OSWorld等），或有搭建私有评测集的实践经验
- 高频使用AI编程工具或智能体产品，能够判断产出质量，对主流大模型与智能体产品有独立见解
- 在GitHub上有个人开源项目、参加过黑客马拉松，或有个人AI作品
- 持续关注大模型与智能体领域前沿进展，如上下文工程、基础架构、智能体自进化、多智能体协作协议、世界模型等方向，并有独立思考。
岗位描述
团队介绍：剪映研发团队，主要支持剪映、CapCut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina、小云雀、Pippit等多款国内外产品的研发工作，业务覆盖多元化影像创作场景，并孵化了多款AIGC明星产品，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，一起打造全球最受用户欢迎的影像创作和GenAI产品。
- 1、参与剪映、CapCut、醒图、即梦等产品的创作智能体设计与落地，包括多智能体编排、长程任务规划、工具调用、记忆系统（短期与长期记忆）与上下文工程等核心模块研发；
- 2、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，推动前沿技术在亿级用户产品中的落地应用，覆盖新一代生成模型与世界模型等方向；
- 3、建设智能体运行的核心框架（Harness Engineering），包括工具编排、智能体循环控制、沙箱隔离执行，以及AI推理网关、智能体开发工具包、MCP协议接入等底层能力，支撑上层业务快速迭代，保障高可用、高性能与可观测性；
- 4、构建智能体评测体系与数据飞轮，打通用户反馈闭环，通过自动化评估与强化学习、反馈学习等方式，推动智能体从真实创作数据中持续自进化，实现效果提升从人工调参向数据驱动自动迭代升级。
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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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