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校招大模型内容安全算法工程师（业务风控） - TikTok研发
上海/深圳 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届获得硕士及以上学位，计算机科学与技术、人工智能相关专业优先
- 在CV/NLP/Sequence/Graph的某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像/视频分类和识别、目标检测、无监督/半监督学习、文本分类、文本挖掘，序列建模，图模型等
- 熟悉C++、Java、Python中的一种或多种编程技术，编程能力强，了解大数据处理技术（Hive/Spark/Flink），善于学习应用业界领先数据架构和技术
- 实践动手能力强，对深度学习模型的训练和部署熟悉，能够将算法应用在风控业务中并验证效果
- 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
- 有风控算法研发经验者优先。
岗位描述
团队介绍：TikTok研发团队，旨在实现TikTok业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展；也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。
在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。
- 1、负责处理TikTok相关产品线（短视频/直播/社交等）上存在的各类业务安全问题，识别作弊用户，包括色情导流、欺诈、赌博、黑灰产等；
- 2、利用CV/NLP/行为序列模型/图算法（Graph）等人工智能技术，开发模型并落地应用到TikTok各场景，从海量图像、视频、文本、行为、社交关系中识别出风险用户和内容；
- 3、研发业内领先的内容风控解决方案，与作弊用户进行对抗，分析与挖掘数据潜在关联，建立作弊风险感知体系，提前发现业务风险，为业务保驾护航。
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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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