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校招广告大模型算法工程师 - 中国交易与广告
北京/上海/深圳 · 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，计算机或相关专业优先
- 扎实的数据结构、算法功底与编程能力，熟练使用C/C++/Python/Java/Golang等编程语言，有广告/推荐/搜索召回排序等相关实习经验，优先：有较多数据处理和分布式计算开发经验，熟悉Hadoop、Spark框架
- 有传统机器学习、深度学习相关知识背景，优先：发表过KDD、AAAI、CIKM、WWW、RecSys、NeurIPS、ACL、EMNLP等顶会论文，熟悉TensorFlow/PyTorch/Caffe/MXNet框架和原理
- 工作态度积极主动，有较强的主人翁意识和良好的团队协作精神，具备应对复杂挑战的积极心态
- 有良好的逻辑思维能力，注重数据分析，能够从较多数据中发现有价值的规律
- 有较强的业务导向意识，技术优化服务于业务目标达成。
岗位描述
团队介绍：中国交易与广告，基于个性化推荐、深度学习和大模型技术，依托抖音、今日头条、红果短剧、西瓜视频、番茄小说等多元产品，构建抖音电商、生活服务、广告营销等核心营收业务的算法策略和工程架构。部门运用领先的算法能力，精准连接海量用户与商家，通过推荐、广告和搜索算法精准匹配需求并促进交易达成，保障用户体验与商家权益，实现营收业务可持续增长；基于深厚的技术积累，构建高效、智能、可靠的交易与广告产品，全面提升多行业收入变现与市场占有。在这里，你将直面超大规模流量与复杂业务场景的技术挑战，深度应用业界领先的商业模型与算法技术，投身面向未来的数字营销能力建设，持续探索前沿技术。
- 1、负责字节跳动中国区行业广告排序算法优化，提升系统变现效率，优化客户体验；
- 2、负责行业广告端到端大模型推荐方向的优化工作，探索业界技术；
- 3、End-To-End的负责广告系统全链路各个模块的优化，包括定向、召回、粗排、精排、出价等，从模型、策略和机制等角度全面提升广告系统变现效率；
- 4、客户导向，调研了解客户的投放痛点和诉求，设计并建设商业变现产品，持续提升客户体验。
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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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