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校招大模型训练推理平台开发工程师 - 智能创作
北京/上海/深圳/广州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历
- 技术基础扎实，精通至少一门开发语言（Golang、Python、Java、C/C++等）；基础扎实，有良好的设计和编码能力，对代码有追求
- 掌握后端技术：协议、架构、存储、中间件、安全等
- 对技术有强烈的兴趣，喜欢钻研，具有良好的学习能力、责任心及团队合作精神，有较强的分析和解决问题能力。
- 【加分项】
- 了解常用的机器学习原理，了解算法迭代流程，有模型工程调优经验者优先
- 熟悉Docker、Kubernetes，对云计算和容器技术有浓厚兴趣。
岗位描述
团队介绍：智能创作团队是字节跳动的创作场景业务中台，以AI赋能创造，致力于通过AI技术降低创作门槛，赋能视觉内容生产与创作的智能化升级。团队深度支持抖音、剪映、即梦、豆包、商业化等多个业务线，持续深耕图片与视频生成、智能剪辑、数字人、特效等多个业务场景，通过由AI驱动的智能化工具与算法，为用户提供了更智能、更便捷、更丰富的创作体验，助力普通用户轻松实现高质量内容创作，同时为专业创作者提供强大的技术支持，推动内容生态的繁荣与创新。
- 1、负责AI平台开发，包括但不限于：模型体验、Comfy推理引擎、AI自动工程化、智能运维与流量治理等，与团队一起打造具备AI能力的全生命周期技术中台；
- 2、负责高质量的设计和编码及系统稳定性优化；
- 3、参与系统瓶颈问题专项治理，解决系统稳定性、高并发、大数据等问题，提高系统稳定性；
- 4、参与新技术的调研和落地。
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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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