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实习算法实习生-AI应用与创新
深圳 · 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，计算机等相关专业优先
- 熟悉Linux操作系统，熟练使用至少一门编程语言（Python、C++等优先），代码风格好
- 具有扎实的机器学习基础，在校学习计算机视觉、语音识别、自然语言、大模型、推荐系统相关专业，数理功底扎实，自学能力强
- 掌握TensorFlow/PyTorch/Keras等任一主流机器学习框架
- 有较强的业务问题到算法模型的建模能力，有强烈的求知欲、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践。
- 加分项：
- 有优秀工程能力，具备一定大数据处理和开发经验者，熟悉CPU/GPU编程及常见推理加速优先
- 有LLM/VLM等相关科研和应用经验者，熟悉多模态、推荐算法、语音算法等内容理解算法优先
- 有国际顶级会议（NeurIPS/ACL/CVPR/AAAI/KDD等）期刊发表者或有竞赛经验者优先。
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：AI应用与创新团队，立足于抖音集团（抖音、直播、今日头条、番茄小说、财经等），致力于AI技术研究与业务创新赋能，包括：AI x 体验、 AI x 质量、AI x 安全等，助力业务品质与口碑的持续提升。
团队拥有算法（大模型、推荐、机器学习）、工程（后台、前端、大数据）、产品等多种职能岗位，地域覆盖深圳、北京、杭州、上海。
- 1、负责字节跳动效率领域各业务场景下，进行算法应用研究与开发落地工作，业务场景包括但不限于抖音用户体验优化/智能运营/智能客服等；
- 2、跟踪大模型方向的最新算法研究成果，用以持续提升业务应用效果，研究方向包括但不限于模型CT、Post-training、AI Agent等技术；
- 3、整理研究数据，撰写技术报告、发表研究论文和申请专利；
- 4、具备良好的团队合作精神和沟通能力，深度参与产品研发项目，和产品经理/业务研发/业务质量/运营等同学密切配合，提高项目整体效率和收益。
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。