AI应用研发专家/负责人-剪映CapCut用户增长（北京/上海/深圳）

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：从Agent开发到AI系统架构师，深入大模型应用与推理优化
• 管理方向：可带领增长技术团队，负责多产品线用户增长策略的技术落地
• 业务拓展：积累全球化增长经验，转型为增长产品负责人或AI业务负责人
• 主导剪映系产品增长营销AI Agent的架构设计与开发，实现端到端自动化营销系统
• 深入分析Agent性能瓶颈，通过上下文工程和工具优化提升效果与稳定性
• 协同算法团队构建评测体系，从业务指标驱动Agent持续迭代
• 精通至少一种后端语言（Python/Java/Go）及Web框架，具备扎实的数据结构与算法基础
• 熟悉AI Agent完整技术栈（工具调用、流程设计、RAG、评估），有实际项目经验者优先
• 了解大模型应用，能快速跟进前沿技术，具备问题分析和系统优化能力

申请策略

• 关注字节跳动AI产品生态（剪映、CapCut、即梦），面试中展示对产品的理解
• 准备一个完整的Agent项目案例，从问题定义到落地效果，体现闭环能力
• 突出AI Agent相关项目经验，特别是从0-1搭建Agent系统的经历
• 强调增长营销背景，如SEO优化、社交媒体自动化、用户增长策略等
• 展示技术深度：详细描述在上下文工程、RAG、工具调用方面的优化成果
• 如果有管理经验，明确列出团队规模和领导的项目
• 系统学习大模型原理与Agent框架（如LangChain、AutoGPT、CrewAI）
• 补充增长营销知识，了解SEO、ASO、社交媒体运营基础

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，重点突出技术选型与优化量化结果
• 结构化思维：从问题拆解 → 方案设计 → 实验验证 → 迭代优化，展示系统化能力
• 结合业务：将技术方案与用户增长目标关联，体现商业敏感度
• 请分享一个你从0-1搭建AI Agent的项目，遇到过哪些挑战，如何解决？
• 如何设计Agent的评测体系？你会关注哪些指标？
• 在上下文工程中，你如何优化RAG性能以应对高并发？
• 结合剪映产品，你认为增长营销Agent的核心价值在哪？
• 你怎么看待当前大模型Agent的局限性？未来有哪些改进方向？