Agent技术专家（即梦Web）-剪映CapCut

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：持续深耕Agent与多模态大模型领域，成为该细分方向的技术权威
• AI架构师路线：负责更大规模、更复杂的AI系统架构设计与技术选型
• 技术管理路线：带领AI团队进行技术攻坚和产品创新
• 负责AI Agent在视频创作场景（如即梦Web端）的端到端应用设计与开发，从评测到模型优化
• 设计和构建Agent的评估体系，探索数据与模型协同进化的闭环，确保技术持续迭代
• 运用Prompt Engineering、微调(SFT)、强化学习(RLHF)等多种技术手段，专项提升Agent的生成与编辑能力
• 参与领域模型的全流程工作，将创新技术方案在实际业务中落地，驱动内容创作AI能力进化
• 精通大语言模型(LLM)或视觉语言模型(VLM)的训练与优化技术，特别是Post-training阶段
• 具备扎实的工程开发能力，能够独立完成从技术探索到方案落地的全流程
• 拥有构建AI Agent应用或复杂AI系统的实际项目经验
• 具备良好的产品思维和沟通能力，能理解业务场景并转化为技术解决方案

申请策略

• 深入研究剪映和即梦的产品功能，思考AI Agent如何能更自然地融入创作流程，面试时可提出自己的见解
• 准备1-2个你过往解决过的、与该职位最相关的复杂技术挑战的案例，用STAR法则组织好
• 重点突出在LLM/VLM Post-training、Agent系统开发、或视频/图像生成相关领域的项目经验和研究成果
• 详细描述自己在算法模型设计、工程化实现以及解决复杂技术问题方面的具体贡献和成果
• 如果有独立完成或主导过从0到1的AI应用项目，务必清晰阐述技术选型、实现路径和最终效果
• 体现对Prompt Engineering、RLHF等技术的实践经验，以及对评测体系建设的思考
• 系统复习和深化LLM/VLM的训练流程，特别是RLHF、DPO等对齐技术的原理与实践
• 研究Agent框架（如LangChain、AutoGPT等）和最新进展，了解主流技术范式

面试指南

• 对于架构设计问题，采用分层思路：感知（理解用户意图与输入）、决策（Agent规划与调用工具）、执行（调用具体生成模型）、反馈（评测与优化）
• 对于评测问题，从任务成功率、生成质量（主观与客观指标）、用户交互效率、鲁棒性等多个维度构建体系
• 对于优化问题，遵循“诊断-分析-迭代”的流程：先定位是意图理解错误、模型能力不足还是生成质量问题，再针对性优化数据、模型或Prompt
• 回答案例问题时，严格遵循STAR原则，并突出你对技术选择的思考和量化结果
• 请描述你设想中一个能辅助视频创作的AI Agent的架构是怎样的？
• 如何评估一个AI Agent在视频创作任务中的表现？你会设计哪些维度的评测指标？
• 当Agent的生成结果与用户预期有偏差时，你会如何通过技术手段（如数据、模型、Prompt）来优化？
• 请分享一个你通过SFT或RLHF成功提升模型在特定任务上表现的案例