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实习大模型算法实习生（Tools Agent）-剪映数据与智能团队
北京 · 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
- 有扎实的编码能力，理解实际业务场景Agent设计理念，熟悉主流的深度学习训练框架、工程框架等，熟悉NLP、CV、ML等相关的技术，掌握大模型相关技术栈（如Reward Model、GRPO/PPO/DPO、SFT/RFT、CT、PE等），有模型训练实操经验者优先
- 有独立的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；对技术有热情，追求极致，自驱力强；有良好的团队合作意识、沟通表达能力
- 在计算机科学高水平会议和期刊如NIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV等论文发表或有竞赛经验者优先
- 每周出勤至少4天，可实习4个月以上。
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：剪映数据与智能团队旨在通过 AI 技术赋能剪映系产品，构建强大的算法能力壁垒。作为剪映系内的算法团队，负责推动整个业务在算法上的迭代与创新，为剪映、CapCut、即梦dreamina、Pippit、醒图等产品提供智能化支持。
- 1、主导剪映智能创作「工具链」的核心技术研发，聚焦在创作领域的多模态内容理解能力、创作信号挖掘与应用能力、视觉可控生成与编辑能力等研究方向，推动先进工具能力在图/音/视创作领域落地与沉淀，持续扩展创作型产品的应用边界；
- 2、结合内容创作场景，运用全模态大模型（文本/图像/语音/视频）的Post-Training（SFT/RL）优化算法，弥补基座模型在特定领域能力不稳定或者不足问题，主动抽象并积极推进端到端的领域原子能力的智能化/工具化，包括但不限于知识注入、创意检索、记忆管理、T2I/I2V/T2V/V2V/特效生成、爆款/个性化素材挖掘等，提升智能创作模型的能力上限。
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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）
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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