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实习算法实习生-Ads Core
上海 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届硕士及以上学位在读，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先
- 具备扎实的计算机基础，熟悉至少一种主流编程语言（如Python/Go/Java/C++等），对后端开发或AI应用开发有实际项目经验者优先
- 具备良好的问题分析与抽象能力，乐于深入理解业务与技术细节，能够在导师指导下完成实验设计与效果分析
- 具备良好的沟通协作能力与主人翁意识，学习能力强，愿意在迭代的环境中快速成长。
- 加分项
- 有RAG、智能助手、对话系统、推荐/广告相关项目经验
- 熟悉基本的机器学习/深度学习概念，了解SFT、RLHF等训练范式
- 有参与大模型或Agent相关科研、竞赛、开源社区贡献的经历。
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：广告核心团队在不同的广告投放阶段建立关键的变现机制
- 1. 我们建立排序、出价、预算、样式、诊断和其他框架，作为中台，使其他广告团队能够并行迭代他们的产品。
- 2. 我们实施流量策略，在用户体验的约束下实现收入最大化，实现广告主受众的完全探索。
- 3. 我们的模型驱动自动化解决方案从头到尾优化广告投放性能。
- 1、参与广告客户侧及用户侧Agent应用开发，在导师指导下协助设计并实现端到端Agent系统，覆盖深度调研、投放建议、用户体验优化等多种业务场景；
- 2、协助优化Agent应用的性能与产出效果，深入理解Agent实现机制及商业化业务逻辑，结合真实评测案例进行问题定位与原因分析，输出可落地的优化建议；
- 3、参与Agent Context Engineering工作，协助优化包括RAG、工具系统在内的整体生态，提高Agent在高并发、多场景业务环境下的运行效率与稳定性；
- 4、协助搭建与完善端到端Agent评测体系，基于用户反馈及业务指标，从多维度对Agent进行效果评估，为系统迭代提供数据支撑与决策参考；
- 5、在实践中加深对大模型与Agent架构的理解，接触Multi-Agent、Context Engineering/Management、ReAct/PlanAct/CodeAct等前沿架构与范式；
- 6、跟进行业前沿技术，了解并尝试模型Post-Training技术（如SFT、RL等），在导师指导下对特定能力问题进行实验性优化探索，为团队提供创新思路与技术方案。
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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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