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实习算法实习生-抖音生活服务
北京 · 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，计算机等相关专业优先
- 具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底
- 优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情
- 对技术有热情，有良好的沟通表达能力和团队精神
- 熟悉机器学习、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项。
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：生活服务业务依托于抖音、抖音极速版等平台，致力于促进用户与本地服务的连接。过去一年，生活服务业务开创了全新的视频种草和交易体验，让更多用户通过抖音发现线下好去处，也帮助众多本地商家拓展了新的经营阵地。作为业务的技术核心之一，生活服务算法团队聚焦AI技术与生活服务场景的深度融合，通过搜索、推荐、AI助手等AI技术创新为消费者打造更加智能化服务体验，通过AI大模型和Agent为广大商家提供智能经营分析、精准营销触达等解决方案，助力商家高效经营、拓展市场；我们期待兼具技术深度与业务洞察力的算法人才加入，共同攻克场景化算法难题，为亿万用户创造更美好的生活。
- 1、全模态内容理解与生成：探索理解与生成的统一训练范式升级，提升AI基座模型在生活服务业务的效果；并通过高性能推理优化，加速海量内容和服务的理解和生成；
- 2、推荐技术：基于超大规模机器学习技术，构建业界领先的推荐系统，包括但不限于推荐大模型、生成式推荐、多模态建模、超长序列建模、多场景联合建模等；
- 3、Agent方向：研究如何将交易与广告中复杂的业务场景转化成高质量数据集，并通过AI大模型和Agent能力的优化，改善平台和商家的经营效率；
- 4、因果推断和运筹优化方向：通过因果推断建模探索升级，优化在复杂环境中干预效果的推断能力；并通过运筹优化能力的探索升级，能够在复杂出价环境上规划长周期出价分布，最终协助业务提升补贴效率；
- 1、支持快速增长的抖音生活服务业务的算法支持工作；职责范围包括提高决策信息覆盖，提升转化效率，改善用户体验，探索更高效的商业模式，提升内容理解程度等；
- 2、利用海量数据搭建业内领先的机器学习算法和架构建模用户反馈，提升用户体验；
- 3、应用先进的机器学习技术，解决各种内容理解相关性，在线/离线，大数据量/小数据量，长期/短期信号等不同场景中遇到的各种挑战；
- 4、对用户、作者、商家的行为做深入的理解和分析，制定针对的算法策略促进生态良性发展。
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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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