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实习算法实习生-飞书
上海 · 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，计算机科学、数学、统计学、信息安全等相关专业优先
- 熟练掌握Python编程语言，具备良好的编程习惯和代码规范，能够独立完成算法的实现和调试
- 熟悉机器学习、深度学习的基本算法和原理，对文本大模型（如GPT系列、BERT等）和多模态大模型有一定的了解和实践经验
- 掌握常用的数据处理和分析工具（如Pandas、NumPy等），能够进行数据清洗、特征工程和数据可视化
- 具有较强的学习能力和自我驱动力，能够快速掌握新的知识和技术，适应快速变化的工作环境，具有良好的团队协作精神和沟通能力，能够与团队成员有效合作，共同完成项目任务
- 每周至少实习4天，实习时长不少于3个月。
- 加分项：
- 有安全、风控相关领域的实习或项目经验
- 有大模型相关实践经验
- 发表过与算法、安全相关的学术论文或参加过相关竞赛并取得优异成绩
- 熟悉Linux操作系统和常用的开发工具（如Git等）。
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：飞书是 AI 时代先进生产力平台，提供一站式工作协同、组织管理、业务提效工具和深入企业场景的 AI 能力，助力企业能增长，有巧降。从互联网、高科技、消费零售，到制造、金融、医疗健康等，各行各业先进企业都在选择飞书，与飞书共创行业最佳实践。先进团队，先用飞书。
- 1、参与算法研究与开发：运用Python编程语言，结合文本大模型和多模态大模型技术，深入研究并开发适用于飞书业务的安全算法，包括但不限于风控反欺诈、内容安全、数据安全等领域，对现有算法进行优化和改进，提升算法的准确性、效率和鲁棒性，以应对不断变化的安全挑战；
- 2、数据处理与分析：负责收集、整理和标注与安全相关的数据，构建高质量的数据集，为算法训练提供有力支持，运用数据分析工具和技术，对数据进行深入挖掘和分析，提取有价值的信息和特征，为算法设计和优化提供依据；
- 3、模型训练与评估：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行模型训练，调整模型参数，提高模型性能，设计合理的评估指标和方法，对训练好的模型进行全面评估和验证，确保模型在实际应用中的有效性和可靠性；
- 4、技术合作与交流：与团队成员密切合作，参与技术讨论和分享，共同解决项目中遇到的技术难题，关注行业最新技术动态和研究成果，积极引入新的算法和技术，推动团队技术创新和发展。
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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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