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校招TikTok短剧多模态理解和生成技术研究-TikTok研发
深圳 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 2027届毕业，获得博士学位，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先
- 了解多模态内容理解和生成相关技术，有相关的模型训练与调优、强化学习算法研究经历者优先
- 熟悉常用的深度学习算法，有较强的数理基础以及代码能力
- 在相关国际会议（NeurIPS，ICLR，ACL，IJCAI，AAAI，CVPR，ICASSP等）上发表论文者优先
- 有较强的团队协作能力，能与团队紧密合作，共同推进项目进展。
岗位描述
团队介绍：TikTok研发团队，旨在实现TikTok业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展；也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。
在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。
课题介绍：
研发领先的AI技术，支持TikTok短剧的生产与全球化分发，包含三个核心方向：
- 1.短剧内容理解：如剧情高光片段的自动识别与生成，支持短剧的推荐与分发；
- 2.短剧自动化翻译配音：对短剧进行多语种自动化翻译和配音，丰富短剧内容供给，降低多语种重置成本；
- 3.AI短剧生成：探索AI技术在短剧的剧本和视频生产等多个维度的应用，结合前沿生成模型实现短剧内容生成与可控编排。
课题挑战：
- 1.短剧的多语言翻译与配音中的情感迁移、时长控制与口型同步；
- 2.短剧生成中的剧本生产、剧情拆解、分镜规划与角色一致性控制；
- 3.多模块系统在真实业务场景下的效果稳定性与工程效率。
课题价值：
- 1.建设领先的短剧场景多模态理解和生成核心能力；
- 2.提升短剧生产、本地化与全球分发效率；
- 3.降低内容制作与多语种重制成本。
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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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