AI Agent算法和策略工程师-扣子

优缺点分析

角色解读

• 向AI Agent技术专家或架构师方向发展，主导更复杂的多Agent系统设计
• 横向拓展至大模型训练、推理优化等方向，成为全栈AI工程师
• 在字节跳动内部晋升为技术leader，带领团队攻克核心难题
• 深度参与扣子AI Agent的算法研发，优化工具调用、长期记忆和上下文理解等核心能力
• 构建效果评估体系，通过量化指标和数据驱动方式持续迭代Agent性能
• 探索前沿优化手段如上下文工程和模型后训练，突破技术边界
• 分析用户反馈和运行日志，定位瓶颈并实施针对性优化
• 扎实的Python或Golang编程能力，熟悉算法设计与实现
• 掌握主流AI Agent开发框架（如Eino、LangGraph），有实际项目经验
• 拥有LLM项目调优经验，包括Prompt调试、API调用和上下文管理
• 熟练使用AI coding工具提升开发效率，具备快速学习新技术的能力

申请策略

• 了解扣子产品（Coze）的定位和用户场景，在面试中结合产品思考
• 准备一两个自己在Agent或LLM上的探索性想法，展现创新潜力
• 突出LLM相关项目经验，尤其是Agent开发、Prompt优化和效果提升案例
• 展示Python/Golang编程能力，以及算法设计方面的成果
• 若使用过Eino、LangGraph等框架，详细描述具体场景和贡献
• 强调数据驱动和量化评估的思维，例如设计过哪些指标并优化了效果
• 提前熟悉Eino或LangGraph框架，最好动手搭建一个小型Agent项目
• 加强Prompt Engineering和上下文工程实践，学习模型后训练基础

面试指南

• 使用STAR方法：描述场景、任务、行动和结果，突出量化数据
• 对于设计类问题，先拆解需求，提出多种方案并比较优劣，再给出推荐
• 对于优化类问题，强调数据驱动：先定位瓶颈，再假设验证，最后迭代
• 请描述你过去优化LLM Agent效果的经验，使用了哪些方法？
• 如何设计一个长期记忆系统？可能有哪些挑战？
• 当Agent工具调用准确率低时，你会如何分析和优化？
• 你如何评估Agent的整体效果？会选择哪些指标？
• 对上下文窗口限制，你有什么突破思路？