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实习AI异构计算优化实习生-Seed大模型人才实习
杭州 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2028届及以后本科及以上学历在读，计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业优先
- 工程或机器学习算法有深厚的功底和经验
- 由衷热爱技术，可以一线写代码，查问题
- 历史上解决过难题，遇到难题时能静下心，没有畏难情绪，能查到底层，观察敏锐，逻辑清晰
- 有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力
- 良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
- 加分项：
- 熟悉LLM、NLP、CV、语音相关的算法和技术，熟悉大模型训练、Diffusion、RL算法者优先
- 有以下某一方向领域的经验：CUDA，RDMA，AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture (GPU, Accelerators, Networking)，ML for System，Distributed Storage。
岗位描述
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。
Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。
- 1、参与大规模生成式AI（LLM、文生图、文生视频等）训练系统与异构推理系统的辅助开发、测试与维护，协助解决系统稳定性、性能优化相关基础问题；
- 2、协助设计并优化资源调度体系，参与调度策略的落地与验证，学习提升资源利用率、优化调度效率的核心方法，支撑多类型AI任务的精细化管理；
- 3、参与大规模高速网络（RDMA）、异构算力集群（GPU/国产算力）的部署、运维与监控，学习集群拓扑规划、网络带宽优化、算力资源管理的相关技术；
- 4、协助高性能存储系统的选型、测试与运维，了解存储IO性能优化、数据可靠性保障的核心逻辑，适配大规模AI训练与推理的数据存取需求；
- 5、参与训推算力并池混部、离线推理算力提效相关项目的辅助开发，学习算力运营、成本管控的基础方法，沉淀技术实践经验；
- 6、协助搭建训推全链路的监控、告警体系，参与生产环境简单技术问题的排查与处理，培养故障分析与解决能力；
- 7、对接算法、业务团队，学习输出MLOps相关技术文档，参与工程化最佳实践的沉淀，推动团队技术知识的传承与分享。
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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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