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实习推荐算法实习生-抖音电商
北京 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届硕士及以上学位在读，计算机、人工智能、数学、机器学习、模式识别等相关专业优先
- 编码能力优秀，数据结构与算法功底扎实，熟练掌握C++、Python语言及Linux开发环境，熟悉XGBoost、TensorFlow/PyTorch中至少一种开源工具
- 机器学习基础扎实，熟悉CF、LR、GBDT、DNN等常用算法模型，对LLM相关技术有热情，在推荐、广告、大模型、NLP等领域有研究或项目经验者优先
- 具备优秀的问题分析与解决能力，热爱技术、勇于挑战，拥有良好的沟通表达能力与团队合作精神，能高效推进业务落地
- 有个性化推荐、信息检索等相关项目实践经验，在KDD、NeurIPS、SIGIR等国际顶级会议发表论文或有数据挖掘竞赛经历者优先。
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：抖音电商算法团队，依托抖音、今日头条、番茄小说、红果短剧等产品，帮助用户发现、讨论并获得好物，享受美好生活；帮助商家高效经营，创建良性商业生态；激励创作并分享购物经验使用心得，构建有真诚有信息的电商内容氛围。在这个团队，我们不仅要通过推荐、广告和搜索算法搭建消费者和商家之间的桥梁，也要通过风控算法和治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验，保护真正诚信经营的商家；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率，降低商家的经营成本；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户物流体验；另外我们还会用业界先进的数据科学技术为业务健康发展保驾护航。我们的使命：用算法的能力，让用户总能发现好东西，让美好生活触手可得。
- 1、负责抖音、今日头条等多端电商推荐算法优化，覆盖短视频、直播场景，探索多模态大模型、类Transformer生成式推荐技术，打破传统ID依赖，提升亿级用户体验与场景效果；
- 2、主导全漏斗（召回、粗排、精排、混排）优化，运用LRM推荐大模型提升预估精度，聚焦GMV、购买人数等核心指标，优化推广链路融合策略，提升分发效率与统一性；
- 3、应用深度学习、强化学习、Uplift建模等技术，解决点击率/转化率预估、直播冷启动等问题，结合表征学习、图模型优化信息匹配效率；
- 4、基于千万亿级用户行为数据，构建用户兴趣模型与购买意图预测体系，挖掘优质商品及主播；分析流量效率，针对性开展用户激活、拉新及复购提频策略；
- 5、结合内容电商特性，探索大模型与工业级推荐系统融合，设计模型与业务一体化方案，构建良性生态，驱动业务增长。
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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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