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校招推荐大模型算法工程师 - 抖音
上海/深圳/北京 · 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
- 具备优秀的编码能力、良好的编程风格和工作习惯，扎实的数据结构和算法功底
- 对推荐算法和机器学习有热情、乐于学习、思考和创新
- 优秀的分析问题和解决问题的能力，有良好的沟通表达能力和团队精神
- 在会议发表论文或ACM、机器学习等竞赛获奖，或有推荐系统、计算广告、搜索引擎等相关领域有经验者优先。
岗位描述
团队介绍：Data-抖音团队，负责抖音APP的推荐算法、AI大模型应用、内容算法、增长算法、广告自动化投放、智能对话等算法工作，对接全链路各体裁（短视频，图文）各业务（内容消费，互动，UGC，双列，社交，生态，垂类，创作，消息，汽水音乐，精选，随变，增长投放，评论，内容理解&安全、智能对话等）。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、多业务复杂约束下的优化问题、多模态内容理解、LLM基础技术研究、业务Agent化和创新AI落地应用、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索工业界最领先的推荐系统架构和推荐大模型算法、可以通过使用最新的大模型技术支持抖音的AI分身、业务智能化、智能客服等创新探索；可以通过对产品的深度理解和思考，将算法应用到业务中去；也可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。
- 1、负责抖音APP、汽水音乐APP、随变APP产品的算法模块的优化和核心项目的研究与落地，共同搭建业界领先的推荐系统，为用户提供一流的产品体验；
- 2、深度参与LLM在推荐系统中的应用，包括生成式推荐、LLM4Rec、LLM as Judge、Agentic Recommendation等，深入理解各场景业务和机器学习技术，优化模型、策略，持续提升推荐效果；
- 3、深入了解业务和用户行为，依托海量真实数据，进行数据挖掘和分析建模，持续提升用户体验和留存；
- 4、与优秀的技术和产品同学共事，获得充分的技术探索空间和业务影响力，共同促进抖音生态的长期繁荣发展。
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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）
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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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