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实习世界生成互动创作Agent算法实习生-剪映数据与智能团队
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先
- 在计算机视觉、机器学习算法方向一个或多个细分领域有研究、实践经验，包括但不限于以下方向：
- 1）多模态生成与交互理解：如文本To图像、视频、3D生成和编辑，以及其他相关的多模态经验
- 2）有强化学习结合大模型落地游戏场景的经验，有剧情智能生成、虚拟角色交互、游戏AI逻辑设计等相关经验优先
- 3）熟悉扩散模型、GAN、Transformer等生成式模型，具备将生成模型应用于业务场景的实践能力
- 4）具备模型训练经验，熟悉AIGC、LLM、RLHF等技术
- 动手能力强，具有熟练的算法设计和编程能力，熟悉C、C++和Python编程，掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架
- 工作积极主动，能与团队融洽合作相处，同时能够独立完成研究工作
- 每周出勤至少4天，可实习4个月以上。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：剪映数据与智能团队旨在通过AI技术赋能剪映系产品，构建强大的算法能力壁垒。作为剪映系内的算法团队，负责推动整个业务在算法上的迭代与创新，为剪映、CapCut、即梦dreamina、Pippit、醒图等产品提供智能化支持。
- 1、负责互动视频/游戏相关AI算法的研发与落地应用，聚焦AIGC基础模型在互动视频/游戏场景的适配与创新，包括世界生成、剧情分支智能推进、用户与系统的互动行为实现等；
- 2、高质量互动影游相关数据挖掘、清洗与对齐，探索游戏剧情、角色动作、玩家交互等多维度数据的自动合成方法，结合Self-Instruct等技术优化数据质量，支撑模型训练；
- 3、全模态大模型（文本、图像、语音）的Post-training算法研究，探索多模态感知与交互能力在互动影游场景的边界，实现剧情、角色、玩家行为的精准匹配与响应；
- 4、结合LongCoT/RL等技术实现互动影游AI Agent的全链路自主探索学习，探索Agent与游戏剧情推进、玩家交互目标深度融合的学习方式，提升游戏交互的自主性与趣味性；
- 5、结合互动影游业务场景，将AI算法技术转化为线上产品功能，赋能游戏研发、剧情生成、玩家交互等环节，服务广大互动影游创作者与玩家。
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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）
查看答题思路
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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