AI Coding算法工程师/专家-Dev Infra

优缺点分析

角色解读

• 深入大模型领域，成为AI Coding方向的专家，主导技术创新
• 向技术管理方向转型，带领团队负责完整的产品或平台
• 通过发表论文和学术合作，在业界建立个人影响力，成为行业KOL
• 参与开发基于大语言模型的编程助手（Coding Agent），提升开发效率
• 设计并迭代评测基准（Benchmark），量化模型在编程任务上的表现
• 构建大规模高质量的训练/评测数据，包括数据抓取、清洗、合成等
• 跟踪前沿技术，通过论文、学术合作等方式保持团队技术领先
• 扎实的编程能力：至少精通C/C++、Go或Python中一种，熟悉数据结构和算法
• 大模型应用经验：熟悉RAG、Agent等主流应用场景，有实际落地项目经历
• 数据处理能力：能够构建和清洗大规模数据集，熟悉数据合成技术
• 模型评估能力：了解大模型训练和评测方法，有相关研究经验优先

申请策略

• 关注字节跳动技术博客和开源项目，了解团队技术方向
• 准备一个与AI Coding相关的小项目或改进方案，展示技术热情
• 突出大模型相关项目经验，特别是Coding Agent或类似应用的落地成果
• 展示算法优化和模型评估的案例，最好有量化指标（如准确率提升）
• 强调数据处理能力，包括大规模数据构建、数据合成等具体方法
• 列出编程语言熟练度，尤其是C/C++和Python，并展示开源贡献或GitHub项目
• 深入学习LLM原理和Agent架构，动手复现主流开源项目
• 提升数据处理能力，学习数据合成、清洗、增强等技巧

面试指南

• 项目介绍采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出个人贡献和量化效果
• 对于设计题，先明确目标，再分层说明方案（如数据、模型、评估），最后总结可行性
• 问题解决类回答：描述问题背景、分析原因、提出方案、验证效果
• 请介绍一个你做过的大模型相关项目，以及你在其中的贡献
• 如何设计一个评测大模型编程能力的Benchmark？
• 在RAG或Agent应用中，你遇到过哪些挑战？如何解决的？
• 请解释数据合成在模型训练中的作用，你有哪些实践经验？
• 如果让你改进一个Coding Agent，你会从哪些方面入手？