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校招AI应用开发工程师 - 火山方舟
杭州/上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历
- 具备扎实的软件工程能力，有平台型系统、网关或分布式系统经验优先
- 理解AI技术体系，对大模型接入、AI Coding、Agent或相关方向有实践或强兴趣；有复杂在线服务、网关与推理服务或AI平台相关经验优先；有大模型训练、评测经验优先；有AI Coding/Copilot/Agent实践经验，或对AI开发模式有深入理解
- 不区分前后端，具备完整系统设计与开发能力，对新技术保持好奇心与敏感度，具备持续学习、快速落地及推动AI能力落地的执行力
- 有较强的问题拆解与协同推进能力，能够在复杂场景下与产品、业务、平台、研发等角色高效协作。
- 加分项
- 持续关注并输出AI前沿趋势判断、实践总结或方法论沉淀。
岗位描述
团队介绍：火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台，是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型，提供丰富的插件生态和AI应用开发服务，并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务，全方位保障企业级AI应用落地。
- 1、负责ModelHub建设，包括模型接入与协议管理、路由调度与供给治理，打造统一、稳定、可扩展的大模型底座；
- 2、负责模型平台的工程与产品化建设，围绕模型体验、接入、使用与排行等模型优化功能与链路，提升平台整体使用体验与效率；
- 3、负责平台安全与治理能力建设，包括数据合规、风险拦截与审计追溯，保障模型使用过程可控、可追溯；
- 4、推动多模型、多厂商、多区域环境下的稳定性与成本优化，建设高可用、可切换的模型供给体系。
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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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