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实习AI应用开发实习生 - 飞书 Aily & 妙搭
杭州 · 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，计算机相关专业优先
- 良好的设计和编码习惯，热爱写代码
- 熟练一种后端开发语言，如Go、Java等，掌握后端开发技术：协议、架构、存储、缓存、安全等
- 积极乐观，认真负责，乐于协作。
岗位描述
团队介绍：飞书一方/官方 Agent开发团队，致力于探Agent在办公、开发等企业生产力场景的应用，目前有Aily、妙搭等AI-Native的产品，覆盖个人提效、团队协作提效、业务提效等场景。 在交付AI-Native产品的同时，我们也致力于打造AI-Native的团队，日常工作中深度拥抱AI，探索更高效的办公模式。
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。
- 1、负责协助设计和开发无代码、低代码平台、大模型应用、集成平台等产品，确保技术的创新与前瞻性；
- 2、负责协助服务端系统的技术方案设计、开发与系统维护工作；
- 3、负责协助高质量的设计和编码，支持重点、难点的技术问题攻坚；
- 4、负责持续追踪大模型、低代码领域最新技术趋势和研究成果，参与产品方案的调研与讨论，协助将前沿技术整合进项目与解决方案中。
你的简历匹配这个岗位吗？
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。