炉渣，废料，及其学术产出

投递时间：2026年1月5日-2026年4月5日岗位职责作为抖音文娱的客户端团队，我们正站在短剧行业爆发式增长的风口上：不仅已构建起覆盖短剧分发、播放到变现的端侧全链路商业系统，更在积极探索AI 驱动的跨端开发新范式—— 通过 Kotlin Multiplatform（KMP）与 AI 技术深度融合，参与 AI Coding 基础设施（如 Prompt 工程、代码转译、Code Agent）的建设，系统性落地 AI Native 开发思路，重塑跨端开发效率与产品交互体验：- 技术深度攻坚：在短剧高并发、低时延的极致业务场景中，深耕系统功耗优化、播放器性能瓶颈等硬核技术，用技术实力支撑数亿用户的流畅体验。- 业务创新突破：探索 AIGC、Agent 框架在短剧互动、AI 短剧等业务场景的落地实践，定义短剧行业的新玩法与新形态。- AI 开发范式引领：以 KMP+AI 深度融合为核心，参与 AI Coding 基础设施建设 —— 从 Prompt 工程到代码转译，再到 Code Agent 的开发，系统性落地 AI Native 开发思路，重塑跨端开发效率。岗位要求- 硬核基础：26-27届应届同学，扎实计算机基础（操作系统、算法、OS），熟练掌握Object-C/Java/C++至少一门，有优秀的工程架构思维- 求知欲：我们希望的你能够保持对新技术的渴望，多渠道学习过多模态、LLM Agent，同时掌握部分原理，日常学习、生活中有应用实例是加分项- 学习能力：AI 发展很快，我们希望你思维活跃，具备高效的跨学科学习能力简历私我，帮改简历！！简历私我，帮改简历！！简历私我，帮改简历！！速拿 offer～

📢 重要提醒！还没看过上篇的同学，记得先戳专栏补课哦~咱们要按顺序来才能玩转Trae！首先说明下，只要不是让你从零开始写新项目，咱们最常用的就是SOLO Coder和Chat模式啦。今天重点讲讲Bug修复场景怎么玩转这两个模式～🛠️ 修复Bug两步走：第一步：定位Bug 1️⃣ 先用Chat模式让Trae指出Bug的具体位置 2️⃣ 自己review下整个业务流程 3️⃣ 思考解决方案 （PS：如果你对项目代码已经很熟了，这步可以跳过）第二步：Plan模式出击 直接让Trae给出一套修复方案！这里有个小技巧：因为我们之前在项目规则里设置了"最小改动"原则，所以每次对话都...

三、核心技术场景考察及候选人表现（一）考察场景高并发秒杀场景：1 万人同时抢购 100 个库存的商品，要求保证用户体验、系统稳定性与扩展性（二）候选人方案及面试官质疑候选人核心方案：前端先获取 token（通过 Lua 脚本实现锁机制），再凭 token 下单；后续考虑通过 MQ 异步处理、库存分片等方式优化面试官核心质疑点超卖与少卖风险：Lua 脚本仅解决锁竞争问题，下单环节的复杂逻辑（风控等）可能导致下单失败，已分发 token 会造成少卖；锁机制无法完全避免超卖系统扩展性不足：面对 1000 万人抢 1 万个商品的场景，数据库难以承载高并发读写，token 机制与数据库扛压能力不匹配异步...