代码智能体算法工程师（J105895）

优缺点分析

角色解读

• 可向AI算法专家方向发展，深耕代码智能体技术
• 积累产品经验后，可能转向技术管理或产品管理岗位
• 在智能体领域建立影响力，参与前沿技术探索与落地
• 设计代码智能体产品的策略方案，定位并改进失败模式，对核心指标负责
• 参与大模型微调与强化学习训练，构造训练数据并形成效果闭环
• 快速开发策略原型，进行线上实验验证并推动上线
• 建设评测体系，评估产品能力并指导迭代
• 审查智能体输出质量，提供结构化改进建议
• 精通Python编程，能独立阅读和修改复杂代码库
• 具备大模型微调或强化学习的端到端实践经验
• 深入理解代码智能体相关的提示工程、工具调用等机理
• 具备质量判断与反馈能力，能区分问题层面并给出有效意见

申请策略

• 关注百度在AI领域的最新动态，尤其是代码智能体方向
• 准备一个完整的项目案例，展示从问题定义到效果评估的全流程
• 突出Python编程项目经验，特别是处理复杂代码库的能力
• 详细描述大模型微调或强化学习的实际项目成果
• 展示代码智能体或相关AI产品的策略设计与优化经验
• 强调评测体系构建与质量评估的具体案例
• 深入学习大模型训练技术，如监督微调、拒绝采样等
• 实践强化学习算法，了解其在智能体中的应用

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目问题
• 从评测指标选择、数据构造、实验设计等角度阐述评测体系构建
• 按照策略设计、工程实现、模型能力三个层面分析失败原因
• 请描述一个你参与的大模型微调项目，遇到了哪些挑战，如何解决的？
• 如何设计一个有效的代码智能体评测体系？
• 当智能体执行失败时，你如何进行归因分析？
• 你如何利用AI辅助编程工具提升开发效率？
• 你对代码智能体未来发展的看法是什么？