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实习推荐算法实习生-国际化内容社区
北京 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届硕士及以上学位在读，计算机、软件工程等相关专业优先
- 具备优秀的编码能力，熟悉Linux开发环境，熟悉C++和Python语言优先
- 优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情
- 有扎实的数据结构和算法功底，熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项
- 对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关技术有经验者优先
- 实习时间4个月以上，每周至少4天。
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：Lemon8是字节跳动出品的一款面向海外用户的兴趣种草社区产品。产品以图集和视频为内容呈现形式，专注于美妆、时尚、美食、旅行、居家、健身、艺术、萌宠等内容领域，为用户提供有信息价值的优质内容。用户可以在这里发现新的想法，分享通往美好生活道路上的真实经历，共同打造精致、时尚的兴趣种草社区。
- 1、负责Lemon8推荐算法优化，共同搭建业界领先的推荐系统，为用户提供一流的产品体验；
- 2、深度结合机器学习技术和各场景业务（内容消费，增长等），优化模型&策略，在用户挖掘，召回，Ranking，重排等推荐环节持续提升推荐效果；
- 3、和产品以及运营团队紧密合作，对用户、作者的行为做深入的理解和分析，并设计合理策略持续提升用户体验。
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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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