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校招AI技术支持工程师 - 数据平台
上海/杭州 · 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，计算机、数学等相关专业优先
- 掌握以下至少一个方向：
- 1）工程应用开发，熟练使用至少一种编程语言，如Java、Go、Scala、Python
- 2）移动端工程应用开发，客户端Android、iOS开发经验
- 3）大数据生态环境，了解hadoop、Spark、Flink、Hive、kafka等大数据技术，具有OLAP引擎（ClickHouse、starRocks等）经验是加分项
- 较强的分析问题能力和逻辑思维能力，具备Debug能力和Troubleshooting经验，以解决问题为导向
- 愿意接受挑战、愿意解决综合性强的问题，具备多线程工作能力，关注行业的前瞻性发展
- 积极乐观、责任心强、认真细致，具备良好的沟通能力和团队协作能力，有主动的服务意识。
岗位描述
团队介绍：数据平台是字节跳动数据中台部门，为公司多业务线（包括抖音、电商、直播和生活服务等）提供一站式大数据解决方案，涵盖数据的生产、清洗、传输、建模、分析等全流程链路，提供数据开发、实验评估、画像标签、增强分析等多元场景解决能力。同时，数据平台部门也致力于把字节跳动积累沉淀的数据中台解决方案做商业化输出，让更多行业能够应用我们的产品能力构建自己的数据中台。在火山引擎上，我们提供了营销增长套件，数据中台等相关产品解决方案，为泛互联网、金融、汽车、新零售等行业提供了行业解决方案。
- 1、负责客户对接过程中技术问题的分析定位和排查，协助客户顺利完成产品的集成开发上线；
- 2、处理客户的技术反馈，能进行代码查阅、分析解决问题，给予客户及时响应，提升客户满意度；
- 3、归纳和总结常见技术问题，输出可读性强的规范化技术文档；
- 4、梳理客户技术需求并反馈，促进数据产品迭代优化；
- 5、编写相关产品问题和技术支持分析的报告，定期整理和归纳常见问题，进行技术相关培训。
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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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