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实习算法工程实习生-TikTok Shop
杭州 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，计算机、软件工程、信息技术、数学等相关专业优先
- 具备良好的计算机理论基础和编程能力，熟悉至少一门主流后端开发语言（如Go/Java/Python），有相关项目或课程经验者优先
- 具备优秀的学习能力和自我驱动力，能够快速理解业务需求和技术方案，积极跟进行业前沿技术，对数据工程、算法架构、分布式系统等领域有浓厚兴趣，了解主流数据库（如Redis/MongoDB）、消息队列、搜索引擎等基础组件者优先
- 具备良好的沟通能力和团队协作意识，能够主动与团队成员交流，推动任务落地，有机器学习、AI大模型、运筹优化相关课程或项目经验者优先
- 要求每周可实习至少4天，可实习3个月以上。
岗位描述
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
团队介绍：TikTok Shop是以TikTok为载体的内容电商业务，致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商等多场景下，TikTok Shop希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，在更多的地区实现没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得的使命。我们邀请你来此成长、钻研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务上的挑战。目前团队拥有丰富的国际产品研发经验，包容多元的文化，且在全球设立研发团队，邀请你来一起接受跨国合作的挑战，还有出差外派机会在等你！
- 1、参与国际电商供应链物流相关的数据与算法工程项目，协助团队进行数据生产链路和算法架构的实现与优化；
- 2、支持业务场景的数据与工程需求分析，在导师指导下参与高性能、高可用架构设计，协助解决工程研发流程中的实际问题，保障系统稳定运行；
- 3、协助业务架构抽象与沉淀，参与通用能力的设计与复用方案，助力业务快速迭代和技术积累。
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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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