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实习AI小游戏策划实习生-TikTok
上海 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，专业不限，游戏设计、数字媒体、美术设计、动画、计算机、交互设计等相关方向优先
- 有游戏厂商实习或项目经历，参与过小游戏、超休闲游戏、独立游戏、互动内容项目者优先
- 理解轻度游戏玩法设计，对三消、模拟经营、剧情选择、解谜、养成等至少一种类型有实际制作经验
- 熟悉AI工具，能够使用AI辅助游戏策划、美术创作、剧情生成、关卡设计或Demo制作；有AI小游戏项目经验者优先
- 具备较强的独立工作能力和执行力，能够在明确目标下独立推进任务落地
- 对国际用户和国际小游戏市场有兴趣，了解美国或东南亚用户偏好者优先。
岗位描述
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。
- 1、参与AI小游戏、超休闲小游戏、轻度休闲游戏的创意策划、玩法设计、美术内容生产及Demo制作；
- 2、结合AI工具完成游戏创意发散、玩法原型设计、剧情内容生成、关卡设计、角色/场景/道具/图标等美术素材制作；
- 3、关注国际小游戏市场，参与美国、东南亚等地区用户偏好、玩法趋势和产品案例研究；
- 4、沉淀AI工具在小游戏研发流程中的使用方法，包括策划、美术、内容生成、原型制作等环节。
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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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