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校招Agent自进化算法工程师 - AI Platform
上海 · 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，人工智能、计算机科学、统计学、软件工程等相关专业优先
- 精通Agent应用开发与调优：具备Agentic框架的实际开发与深度定制经验，熟悉主流Agent范式，在Prompt自动优化、记忆系统设计、上下文管理、工具/Skill调度等方向有深入实践
- 具备大模型应用认知，熟悉推理流程与能力边界，理解上下文管理、多Agent架构、Agent Teams等核心机制
- 扎实的机器学习与数据分析能力：熟练使用Python及常用ML库，擅长分类、聚类、归因分析、A/B实验等定量方法，能从海量Trace数据中发现问题模式
- 熟悉AI Coding工具，能利用AI Agent快速完成探索调研、原型开发与实验验证。
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Agent自进化平台能力建设，基于已具备的Trace采集能力，设计并实现「评测→归因→分析→优化→再评测」的通用自动迭代循环，使多个业务线能基于自身Trace数据实现Agent的持续自进化，而非仅输出优化建议；
- 2、建设通用化Agent评测与归因分析引擎，从海量执行Trace中自动识别退化模式、能力短板与优化机会点，并直接驱动优化执行（Prompt自动改写、工具配置调整、记忆策略更新等），执行后自动触发再评测验证优化效果，形成持续迭代循环；
- 3、探索并沉淀自进化方法论，通过评测归因、对比学习、记忆检索、自动优化等手段实现Agent行为的系统化自动调优，使优化能力从单业务定制走向跨业务通用；
- 4、与评测平台、Trace分析平台产品团队紧密协作，将上述闭环能力产品化，降低业务接入成本，提升自进化方法的通用性与可迁移性。
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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）
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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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