字节跳动
实习模型系统实习生-Data-抖音/直播/电商/剪映
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
- 熟悉至少一种主流的机器学习框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉CUDA/Triton等异构编程、算法的并行化改造，对GPU加速卡、RDMA通信等有基本了解
- 熟悉XLA、Torch Compile、MLIR、LLVM等为加分项；优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python，ACM/ICPC、NOI/IOI等比赛获奖者优先
- 掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护
- 有强烈的工作责任心，对解决具有挑战性问题充满激情，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。
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：推荐架构团队支撑字节跳动旗下多款APP产品，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、剪映等推荐系统架构的设计和开发，保障系统的稳定和高可用，致力于抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台；关于在线服务，在这里你有机会参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化，也有机会参与模型训练与调度等相关问题的研究与突破，解决系统瓶颈，降低成本开销；如你对大数据感兴趣，在这里也有机会参与通用实时计算系统的开发、构建统一的推荐特征中台，为推荐业务实现先进的消重、计数、特征服务等；我们期待热爱技术的你加入，一起创造更多可能。
- 1、针对字节跳动旗下相关产品的精粗排、召回等模型场景，提供高效、稳定且高性能的模型工程统一解决方案；
- 2、通过极致的软硬件结合方案，优化在线推理和离线训练性能，助力复杂网络结构落地；
- 3、基于业界前沿的训练和推理范式，探索异构加速卡、多机多卡并行、分级存储等优化技术；
- 4、致力于从样本、特征、推理、训练端到端视角，突破现有算力限制，提升全链路漏斗效率；
- 5、与推荐算法同学紧密合作，Co-design的方式打破工程与算法边界，加速抖音业务发展。
你的简历匹配这个岗位吗？
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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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