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校招算法工程研发工程师 - 抖音体验
北京/深圳 · 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
- 精通Golang/Python/C++等语言中的一种，并熟悉另外至少一种语言
- 具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，善于分析问题、解决问题
- 具备良好的团队合作精神，较强的沟通能力和学习能力
- 具备优秀的系统设计能力和过硬的编码能力
- 对Agent系统有深入的理解，持续关注最新的技术发展动态。
岗位描述
团队介绍：抖音用户体验团队成立于2018年，致力于发展业界独特技术栈，通过技术手段提升抖音及抖音系APP的用户体验，为业务发展提供技术支撑。我们在AI与各类基础技术领域的融合上具备远见与决心，曾开创个性化视频体验、个性化应用体验等多个业界全新的技术子领域和相关技术，在抖音等产品建立市场地位的过程中得到充分验证，并持续关注和探索前沿技术方向。团队交叉融合推荐类系统、因果推断、运筹求解、端智能、大模型训练、音视频、网络、编译器等多种不同的技术领域，并能够最直接、快速地推动新技术落地，带来显著业务价值。
- 1、负责抖音系App体验优化的服务端工程相关的工作，使用类推荐、因果推断、小语言模型、端智能等相关领域的技术，以创新的方法获得较好的抖音音视频与个性化端体验；
- 2、开发、搭建支撑上述技术的离线体验策略服务与平台，并提供相应在线高并发服务用于下发、特征抽取与模型推理等；
- 3、搭建体验策略服务的Agent（Cluster），实现超长程生产级任务的提交、追踪与运维，支持体验策略优化工作流的自动化与自主化运行。
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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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