agent策略算法实习生（J107234）

优缺点分析

角色解读

• 可向高级AI算法工程师发展，深耕Agent架构设计与底层逻辑优化
• 也可向AI产品经理方向转型，专注于Agent应用场景与商业化落地
• 在LLM应用层积累深厚经验后，具备成为AI系统专家或技术负责人的潜力
• 负责百度DuMate Agent专业套件（如代码执行、多模态交互）的功能开发与迭代优化
• 构建Agent全链路数据分析体系，利用数据洞察优化Agent的决策策略、工具调度和记忆机制
• 参与系统架构设计，确保高并发场景下的低延迟与稳定性
• 精通Python编程，熟练掌握PyTorch等深度学习框架
• 深入理解LLM原理及Agent核心模块（规划、记忆、工具调用）
• 具备扎实的数据分析能力，能通过数据驱动技术优化
• 拥有良好的工程落地能力和跨团队协作沟通技巧

申请策略

• 关注百度智能云或文心一言团队的技术博客，了解其Agent最新进展
• 准备1-2个完整的Agent相关项目案例，重点阐述架构设计与优化思路
• 突出Python与PyTorch的项目实战经验，特别是涉及LLM或Agent系统的开发经历
• 强调数据分析能力，展示如何通过数据驱动解决具体技术问题
• 列举高并发系统优化或复杂工程落地的案例
• 深入学习LangChain、AutoGen等Agent开发框架
• 掌握SFT、RLHF等模型微调技术
• 强化SQL、Python数据分析库（Pandas/NumPy）的使用能力

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出个人贡献与技术难点突破
• 对于系统设计题，先明确需求约束，再分层阐述架构设计，最后补充性能优化手段
• 数据分析类问题需展示从指标定义到归因分析的完整逻辑
• 请介绍一个你参与的Agent或LLM相关项目，你在其中负责的核心模块是什么？
• 如何设计Agent的记忆机制和工具调用策略以提升任务完成率？
• 在高并发场景下，如何保证Agent系统的低延迟与稳定性？
• 请举例说明你如何通过数据分析发现系统问题并驱动优化？
• 你对SFT、RLHF、DPO等后训练技术有何理解与实践？