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实习【北斗实习】大模型应用算法工程师-【推荐大模型】
北京 · 实习 · 博士
长期有效
任职要求
- 海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项：
- 1.超级学霸：专业成绩排名前1%。
- 2.学术达人：在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。
- 3.竞赛大神：在顶级大赛上获奖。
- 4.工程高手：有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。
岗位描述
【岗位职责】
【课题说明】
研发针适配美团业务的下一代生成式推荐系统，探索具有Scale Up属性的生成式建模方案，通过端到端的方式对用户行为进行深度建模和挖掘，全方位建模用户兴趣，提升推荐的准确性和实时性，并通过工程和算法的协同设计来显著提升整个链路的MFU水平，提高推荐系统的效果上限，实现更高的用户满意度和业务价值。
【建议研究方向】
- 1.参与设计和实现下一代生成式推荐系统，涵盖生成式召回、生成式预估、生成式排序等核心模块，并在美团多个业务场景落地。
- 2.构建基于多模态表征Tokenizer、类Transformer架构和优化损失函数的序列生成模型，从数据流、特征工程和高效计算等维度参与生成式推荐系统的全栈优化与生态搭建。
- 3.探索模型参数和计算量的Scale Up，设计高效且具有强外推属性的模型范式结构，提高系统MFU水平，打开模型效果天花板。
- 4.在生成式推荐的基础上，重新定义用户兴趣提取，生成式召回/预估、推荐归因等模块，包括但不限于Long-Context，Token compression等技术。
- 5.搭建基于强化学习的算法工程训练，包含模型训练，业务指标Reward，多样性，序列评估等多项工作。
【任职要求】
海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项：
- 1.超级学霸：专业成绩排名前1%。
- 2.学术达人：在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。
- 3.竞赛大神：在顶级大赛上获奖。
- 4.工程高手：有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。
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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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