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实习后端开发实习生（算法架构）-TikTok生活服务
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、软件工程等相关专业优先
- 热爱计算机科学和技术，精通至少一门编程语言，包括但不仅限于：Python、Go、Java、C++（Golang技术栈优先）
- 掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识，有常见的分布式中间件经验优先（Redis、Hive、MySQL、Kafka、Hadoop生态）
- 有强烈的求知欲，优秀的学习和沟通能力，有搜索推荐系统架构或算法优化经验，能够基于业务需求提升策略效果经验者优先，具备特征平台和数据产品平台建设经验者优先。
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：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。
TikTok Local Services，我们以‘激发新生活，助力好生意’为使命，致力于成为全球用户与合作伙伴的首选生活服务平台。我们不断努力为用户提供更丰富、独特的生活体验，同时为合作伙伴打造一个包容且公平的健康商业生态。在这里，你将充分参与国际化生活服务业务的各个阶段，经历早期到全球布局流程。
- 1、负责TikTok生活服务业务的研发工作，编写高质量、可维护的代码；
- 2、与产品经理、搜索推荐算法和工程架构团队紧密合作，深度参与产品需求讨论、功能定义和实现；
- 3、结合业务场景，挖掘增长潜力，设计优化高并发、可扩展的系统架构。
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上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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。