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实习NLP算法实习生（J103613）
深圳市 · 实习 · 硕士
长期有效
任职要求
- -自然语言处理、人工智能、机器学习等相关专业，硕士及以上学历
- -热爱计算机科学和互联网技术，熟悉至少一门编程语言，包括但不仅限于： Python、C/C++等
- -掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识
- -有优秀的逻辑分析能力，有强烈的求知欲，优秀的学习和沟通能力
- -具备AIGC实际项目经验者优先
岗位描述
【岗位职责】
-研究数据挖掘与自然语言处理，进行大规模数据的序列模型建模工作
-从系统应用的角度,利用自然语言处理、机器学习的理论和方法解决实际问题
-负责NLP前沿问题的研究，特别开放域对话机器人方向、自然语言生成方向，通过实际应用场景，提供技术解决方案及技术规划
-调研分析输入法模型，研究自然语言理解、自动问答等问题
【任职要求】
-自然语言处理、人工智能、机器学习等相关专业，硕士及以上学历
-热爱计算机科学和互联网技术，熟悉至少一门编程语言，包括但不仅限于： Python、C/C++等
-掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识
-有优秀的逻辑分析能力，有强烈的求知欲，优秀的学习和沟通能力
-具备AIGC实际项目经验者优先
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。