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校招【27届校招】Behavior Foundation Model 工程师
深圳/北京 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 硕士及以上学历，专业包括机器学习、人工智能、计算机科学、信息/多媒体检索、强化学习、数学等
- 具备Python、C++、Java或其他相关语言的开发经验
- 熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架。
- 【加分项】
- 具备超越简单模拟器的强化学习应用经验（如实际场景部署）
- 擅长通过定量方法解决分析性问题
- 具有处理和分析多源、高复杂度、高维度数据的经验
- 有基于机器学习、强化学习或深度学习的系统开发经验
- 在学术或工业界取得显著成果的证明（如科研基金、奖学金、专利，或在NeurIPS、ICLR、AAAI、RecSys、KDD、IJCAI、CVPR、ECCV、ACL、NAACL、EACL、ICASSP等顶级会议/期刊以第一作者发表论文）
- 通过实习、工作经验、编程竞赛或开源项目展示研究能力与工程实践能力
- 具备团队协作与跨职能沟通经验
- 善于解决复杂问题，能权衡不同解决方案的优劣与视角，制定推进路径。
岗位描述
- 1、开展机器学习和强化学习领域的科学研究，推动技术进步；
- 2、开发更优的数据驱动人类行为建模方法；
- 3、与研究人员及跨职能团队合作，沟通研究计划、进展与成果；
- 4、应用前沿强化学习技术，推动生成式人工智能（GenAI）和具身智能应用落地；
- 5、参与学术论文发表及开源项目贡献。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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