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校招大模型应用算法研发工程师 - 隐私和数据保护办公室
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，计算机科学、人工智能、数据科学、自然语言处理、机器学习等相关专业优先
- 具备扎实的算法与工程基础，对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术及大模型部署流程有学习、研究或项目实践经验者优先；熟悉或有Python/Go语言相关编程经验，具备良好的编程习惯、代码管理意识和工程实践能力；有参与大模型应用开发、模型评测、自动化评估或相关科研/课程/竞赛项目经验者优先
- 了解常见深度学习框架及推理部署工具，如PyTorch、vLLM等，能够完成模型推理、部署、实验分析和效果优化等工作
- 对自然语言处理、大模型应用、Agent系统、隐私计算或法律科技等方向有浓厚兴趣，具备较强的学习能力、问题分析能力和技术探索热情
- 具备良好的沟通协作能力，愿意理解真实业务需求，并将业务问题转化为可落地的技术方案
- 有一定学术研究背景，在机器学习、自然语言处理、大模型、多模态、Agent等相关方向发表过高质量论文，或有优秀开源项目、科研项目、竞赛成果者优先。
岗位描述
团队介绍：我们是字节跳动隐私与数据保护核心团队，联动法律、安全、研发等多方力量，为全球数亿用户构建第一道数据安全防线。聚焦隐私合规落地、数据风险防控，在超150个国家/地区的复杂隐私、数据合规场景中，构建全生命周期数据安全方案，以“隐私+数据”双通道驱动保护创新。
为什么加入我们？
- 1、全球化核心战场：加入支撑字节跳动国际化生态的关键团队，主导服务数亿用户的隐私安全体系，同字节跳动系产品一起定义行业标准；
- 2、硬核能力历练：攻克数亿级数据防护，横跨美洲、欧盟、东南亚等法律差异等难题，沉淀覆盖多区域的合规技术视野；
- 3、多元成长生态：融入跨多国家多城市的协作团队，参与行业隐私标杆项目，在文化碰撞中解锁国际化合规实战经验。
- 1、参与国际化产品中机器学习、自然语言处理、大模型算法及LLM Agent的研发工作，重点探索其在隐私安全，法律领域的应用，助力公司相关业务提效与自动化；
- 2、参与设计和实现机器学习、自然语言处理、大模型相关的基础设施、框架和工具链，推动技术方案在实际业务场景中落地；
- 3、关注并学习业界前沿的机器学习、自然语言处理和大模型Agent相关技术，参与隐私大模型能力优化，持续提升平台能力与算法使用效率；
- 4、参与算法模型到API服务的部署、机器学习系统架构设计与工程化落地，在真实业务场景中提升算法研发与系统工程能力。
你的简历匹配这个岗位吗？
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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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