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实习异构实例研发实习生-算力与AI基础设施
西安 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程、电子信息等相关专业
- 掌握算法、数据结构等基础知识，至少熟练掌握一种编程语言（C/C++/Python/Go等）
- 有以下至少一项的背景知识与经验的优先：GPU/NPU硬件、高性能网络、虚拟化技术、云计算管控平台
- 接触过至少一种机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/Jax或其他自研框架）优先
- 具备良好的沟通协调能力、学习能力和责任心，乐于团队协作，能够积极配合完成分配的任务。
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：字节跳动云基础设施部门，通过云技术管理着百万量级的服务器构成的超大数据中心。我们通过深度优化千万级容器实例与算力优化，搭建EB级数据存储治理体系，探索新一代搜索型数据库与大规模AI集群下的高速网络通信，我们积极拥抱开源和创新的软硬件架构，致力于构建业界领先、稳定、高可用的面向LLM的AI云原生的基础设施架构与产品矩阵，为整个公司的业务和客户发展保驾护航。
- 1、负责异构云服务器的实例研发工作，包括异构实例的方案设计、开发上线等；
- 2、负责异构云服务器的性能评估和性能优化。
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。