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校招推送算法工程师 - TikTok算法
北京/上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届获得硕士及以上学位，计算机、电子、数学等相关专业
- 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能力，对技术有热情，有良好的沟通表达能力和团队合作精神；具备良好的沟通协作能力，能够与团队共同探索新技术，推动技术发展；优秀的分析问题和解决问题能力，强烈的技术热情与创新意识，追求技术落地与业务价值的双重闭环；优秀的跨团队协作能力，能以技术语言驱动业务决策
- 熟悉机器学习、大模型、自然语言处理的一项或多项，对推荐系统、计算广告、搜索引擎等相关领域有经验者优先
- 对复杂业务场景有抽象能力，能独立设计技术方案解决非标准化问题。
岗位描述
团队介绍：TikTok搜推算法团队，负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法，加入我们，你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地，并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术，包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering，探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以感受不同文化的碰撞，激发认知；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、优化推送发送时机策略与模型；基于Reinforcement Learning、深度时序模型等提升系统择时&择频的能力，提升用户体验与相关指标；
- 2、应用主流和前沿的机器学习模型，如DeepFM,Uplift Model,Deep Retrival,DIN等，进行召回&粗排&精排模型优化，包括模型结构优化、特征工程以及模型性能优化等；
- 3、基于海量数据搭建业内领先的推送模型、策略和架构，建模用户兴趣，涵盖发送时机策略、内容召回排序与聚合、内容创意增长等技术方向，提升用户体验；
- 4、负责业务场景中的某个模块（如社交推送、直播推送、热点推送等），与产品、运营团队协作对模块未来发展进行规划设计，制定推送&推荐策略目标，助力社交、直播、热点、UserGrowth等业务增长；
- 5、进行推送内容创意的优化，包括自动生成&选择最优的文案内容、图片等素材，自动文案审核等工作。
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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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