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实习AI应用开发实习生-财经业务
北京 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，计算机、人工智能、自动化、数学相关专业优先
- 精通Go、Python、C++等一种或多种编程语言，具备扎实的编程技能和算法设计能力
- 有AI应用相关开发经验，了解LLM架构，熟悉PE工程、AI Agent、LangChain、RAG、Memory等优先
- 创新意识强，乐于探索新的AI技术与应用场景，主动关注AI领域最新动态，具备较强的学习能力、主观能动性及跨团队协作意识。
岗位描述
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
团队介绍：财经业务依托抖音集团的流量优势和领先的基础技术能力，通过“抖音支付”“抖音月付”“放心借”以及退货运费险等产品，为广大个人用户、企业和机构提供支付、消费金融和保险经纪等金融科技服务。
- 1、参与设计、开发和演进基于AI的金融业务架构方案；
- 2、参与财经金融业务相关Agent应用设计和实现，确保运行稳定性与高效性；
- 3、根据应用场景的需求，优化并提升Agent效果，包括Prompt、RAG等优化工作；
- 4、持续追踪AI Agent领域的最新技术趋势和研究成果，将前沿技术整合进我们的产品中。
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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。