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校招LLM Agent开发工程师 - TRAE
北京/上海/深圳/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
- 具备扎实的软件开发基本功，熟练掌握Golang/Java/Python/C++中至少一种编程语言
- 深入理解LLM应用研发技术栈，熟悉主流大模型及API的能力边界和工程化特点，了解模型路由、流式输出、工具调用、Prompt Caching、Rate Limit、上下文窗口、Token计费、结构化输出等机制
- 具备Agent应用开发或优化经验，理解Agent Loop、任务分解、多轮工具调用、上下文构造、状态管理、失败恢复、结果验证、Tracing、实验评估等核心机制，能够端到端分析和优化Agent应用效果
- 熟悉AI IDE/Coding Agent相关场景，对代码补全、代码生成、代码检索、测试执行、PR生成、开发者工作流等场景有实践经验或深入理解；能够针对低延迟高频请求和长任务Agent请求设计差异化的系统架构与优化策略。
- 加分项：
- 有AI IDE、Coding Agent、LLM Gateway、Agent Runtime、Prompt管理平台、LLM Tracing、实验平台、代码补全、商业化计费等系统建设经验
- 对Cursor、Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Continue、Aider、Cline、SWE-Agent等产品或框架有深入使用和工程理解。
岗位描述
团队介绍：TRAE是字节跳动旗下AI办公工具，产品已上线国际版与中国版，拥有TRAE IDE和TRAE Work两种产品；既可以用TRAE IDE写代码、读项目、改Bug，也可以用TRAE Work写方案、做分析、做应用、推进协作。TRAE当前支持PC、手机、Web多端使用，让用户随时随地高效产出！ Let TRAE Work For You！同时我们正在寻找充满热情、富有创造力的人才。期待你的加入！
- 1、参与字节跳动AI产品TRAE的研发，围绕代码补全、代码理解、代码生成、测试生成、任务执行等场景，提升开发者在IDE内的AI编程体验；
- 2、参与LLM Agent相关能力建设，包括模型接入与调度、工具调用、上下文构建、Prompt管理、任务编排、执行链路追踪与效果评估等，支持AI Agent在真实研发场景中的落地；
- 3、参与TRAE核心工程系统建设，并且能够参与产品形态从0到1的探索和实现，覆盖前端、客户端等多端，推动想法快速验证并持续迭代；
- 4、参与TRAE用户增长与业务场景建设，协同产品、运营等团队，支持用户获取、留存提升、激励增长、内容增长、跨端联动等业务落地。
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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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