AI搜索/Agent算法工程师-抖音电商

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为AI搜索/Agent领域的专家，主导核心算法创新
• 横向扩展：向多模态、强化学习等方向拓展，或转向技术管理岗位
• 业务影响力：深入电商业务，推动算法驱动业务增长，成为业务与技术复合型人才
• 探索并应用大模型、强化学习等技术优化抖音电商的搜索推荐系统，提升Query理解和相关性
• 研发基于LLM的搜索Agent，实现搜索总结、多步推理和工具调用，增强用户体验
• 构建数据与评测闭环，通过SFT、RLHF等方法训练和优化模型，并完成RAG系统落地
• 扎实的机器学习和深度学习基础，能应用算法解决实际问题
• 深入理解LLM和Agent技术，熟悉Prompt、RAG、对齐训练（SFT/RLHF/DPO）等
• 良好的工程能力，关注系统效果、时延和稳定性，有搜索/推荐系统经验者优先

申请策略

• 了解抖音电商业务背景，思考AI搜索如何提升达人购物体验
• 准备1-2个完整的技术案例，展示从问题定义到效果验证的闭环能力
• 突出LLM/Agent相关项目经验，特别是RAG、SFT、RLHF等实际落地案例
• 强调搜索/推荐系统背景，展示效果优化和系统调优成果
• 如有论文或开源贡献，重点标注
• 补充RAG和Agent工程实现经验，如LangChain、LlamaIndex等框架
• 深入理解对齐训练（SFT、RLHF）原理和实践，尝试复现相关论文

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
• 技术选型对比：先列出可选方案，再解释选择理由，最后总结效果
• 问题解决思路：定义问题→分析根因→提出方案→验证评估→迭代优化
• 请详细介绍你过去参与的一个LLM/Agent项目，包括技术选型和落地效果
• 如何设计一个基于RAG的问答系统？在长上下文和跨文档融合时有哪些挑战？
• 解释SFT、RLHF、DPO的区别和适用场景
• 在搜索推荐系统中，如何平衡效果、时延和成本？
• 描述一次你通过技术手段解决业务问题的经历