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实习端侧大模型算法实习生-TikTok泛架构
上海 · 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、软件工程等相关专业优先
- 扎实的算法基础（数据结构/机器学习/深度学习），熟练掌握Python，熟悉PyTorch框架，编码能力优秀
- 熟悉ML、强化学习、NLP、CV、等相关的技术，有性能优化策略、用户体验策略、流媒体优化等方向的实战经验优先
- 理解Transformer/BERT/GPT等模型架构，有LLM相关项目经验者优先
- 加分项：在顶会（CCF-A）发表过相关论文。
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泛架构团队处于业务和基础架构之间，我们的目标是拥抱AI，构建最先进的业务架构基建，建立公众信任和合规，关注资源管理和成本优化，用户体验和稳定性，提高工程质量和研发效率。在这里你既能感受到技术对上层业务的赋能，又可以提高在架构层面技术深度的理解，期待你的加入！
- 1、在TikTok客户端环境内构建策略和AI算法模型，在智能决策、意图识别、内容理解等领域进行业务落地；
- 2、和工程团队合作，分析和提升模型性能，包括但不限于推理速度、内存占用和能耗优化；
- 3、参与适用于客户端的CV、NLP、LLM、MLLM等垂直基础能力模型的优化和落地；
- 4、参与端智能算法的长期探索，如端侧大模型应用、隐私计算、端边云协同等；
- 5、业务覆盖搜索、推荐、社交、直播等多个核心场景。
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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）
查看答题思路
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。