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校招后端开发工程师（AI方向） - 飞书
北京/杭州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先
- 具备扎实的计算机基础，理解数据结构、算法、操作系统、计算机网络和数据库等基本原理
- 熟悉至少一种主流编程语言，如Go、Java、Python、TypeScript、C++等
- 具备良好的工程意识，能够编写结构清晰、可测试、可维护的代码
- 对大语言模型、AI Agent或开发者工具有浓厚兴趣，愿意持续学习并动手实践
- 有较强的问题分析能力、责任心和团队协作意识，能够主动推动问题闭环。
- 【加分项】：
- 对新技术保持好奇，并有把想法做成产品的热情。
岗位描述
团队介绍：飞书是字节跳动旗下 AI 工作平台，面向人与agent协作，提供一站式协同办公、组织管理、业务提效工具和深入企业场景的 AI 能力，让 AI 真能用真落地。
从互联网、高科技、消费零售到制造、金融、医疗健康，各行各业先进企业都在飞书落地AI，与飞书共创行业最佳实践。先进团队，AI用飞书。
- 1、负责节跳动办公套件飞书研发和设计，包括但不限于即时通讯（IM）工具；
- 2、负责飞书IM技术架构和系统架构的设计与优化，推进新技术、组件在业务中的落地；
- 3、协助团队攻克各种高并发、数据一致性、系统解耦等方面的技术难关；
- 4、参与AI Friendly IM的产品涵盖但不限于A2UI、AGUI等面向Agent友好的先进能力建设；
- 5、参与AI Coding等有助于提升组织效率的AI能力搭建工作。
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。