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校招AgentOps平台研发工程师 - AI Platform
上海/北京 · 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、人工智能、自动化、数学相关专业优先
- 具备扎实的计算机专业基础，精通主流的后端/前端语言
- 具备良好的系统设计与问题拆解能力，能独立完成技术攻坚，有高可用分布式系统/前端全栈项目研发经验者优先
- 对LLMOps/AgentOps赛道有浓厚兴趣，自驱力与学习能力突出，能持续跟进AI领域前沿技术，工作严谨负责，具备良好的团队协作与沟通能力
- 有大模型应用开发、RAG/Agent落地、大数据平台建设、研发效能工具研发相关经验者优先。
岗位描述
团队介绍：AI Platform 团队，隶属于产品研发和工程架构部门。面向公司内部各业务线，建设统一的AI 应用基础设施和工程平台，帮助业务高效、稳定地落地大模型应用，加速 AI 产品创新。
在平台产品侧，团队打造了新一代AgentOps平台，提供 Prompt Engineering、Agent观测、评测、数据处理、模型微调等 Agent 全生命周期解决方案，帮助Agent开发者构建效果调优的数据飞轮。产品也已成功推出商业化版本。
AI Platform 团队还持续孵化多种面向内部与外部场景的AI应用创新产品，积极探索大模型应用的技术发展。团队氛围好，发展空间大，欢迎加入！
- 1、负责AgentOps一站式AI研发平台能力建设，落地AI应用开发调试、全链路可观测、效果评测分析等功能，保障产品体验与系统稳定性；
- 2、负责大模型应用数据飞轮体系搭建，实现数据回流、加工处理、训练投递、评估部署的全流程平台化能力，构建全生命周期数据管理底座；
- 3、主导平台整体技术架构设计与持续优化，解决大规模业务场景下的技术难题，保障系统高可用、高性能与可扩展性；
- 4、跟进AI研发工具领域前沿技术，沉淀AI应用工程化最佳实践，通过平台化方式输出能力，助力AI应用高效落地与迭代。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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