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校招上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
我们在做什么
●新一轮 AI 技术正在改变内容理解、用户理解和推荐系统的实现方式。
●在 B 站，我们希望探索、重新思考内容表征、兴趣建模、候选生成与分发机制，让好内容更容易被发现，让用户更快遇见真正感兴趣的内容。
●我们寻找愿意与团队一起定义问题、快速实验，并把新技术转化为真实业务价值的人。
你将参与
●探索 LLM、多模态及生成式技术在推荐系统中的新范式，在首页、播放页、直播等核心场景的推荐算法研发解决内容理解、用户兴趣建模、语义召回、冷启动和多样性等核心问题。
●基于 B 站真实业务和海量数据，完成从想法、实验到 A/B 测试及上线验证的闭环。
●独立负责有挑战的课题，用实际效果判断技术价值，而不是停留在 Demo。
你将获得
●参与 B 站核心推荐业务，面对亿级用户规模的真实问题；
●与团队共同定义 AI 时代的内容推荐方式；
●获得真实数据、模型能力、算力及线上实验支持；
●独立负责课题，并推动成果上线产生实际影响；
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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）
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
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
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
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
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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