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实习大模型质量效能实习生 - 抖音
杭州 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，计算机、人工智能相关专业
- 具有深度学习相关的算法研究和落地经验，具有LLM开发和应用的实践的经历，熟悉CNN/Transformer/ViT/BLIP/BERT等主流模型架构，熟练使用PyTorch、TensorFlow、Caffe、Keras等机器学习框架
- 具备一定多模态大模型的算法经验(SFT/PE/RLHF/RAG)，包括MLLM的训练、微调和评测工作，具备大模型部署实践经验，掌握vLLM、TRT等主流大模型部署框架，熟悉大模型推理优化的基本方案
- 熟悉图像、音频等多媒体生成算法，如VAE，Diffusion等基本架构，了解生成模型的评估方法。
岗位描述
团队介绍：抖音致力于打造一个开放、积极、多元、友善的平台，鼓励表达、沟通和记录，激发创造，丰富人们的精神世界，让现实生活更美好。我们通过AI算法驱动的个性化推荐与智能创作工具，满足用户表达、学习、娱乐、社交、消费等需求。回顾抖音一路走来的历程，我们在帮助亿万用户记录美好生活的过程中，努力变得更好。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
- 1、负责抖音系产品的多媒体泛质量方向下利用大模型技术解决多媒体质量问题，包括但不限于基于MLLM设计音画质评估模型，AIGC生成内容（图像视频生成、音频生成等）理解、评估，用户体验大模型、音视频负面案例挖掘算法、多模态内容理解等方向；
- 2、研究并落地基于多模态大模型（LLM/VLM）的音视频质量自动化评估方案，逐步替代或增强人工MOS评分、画质主观评测等传统手段；
- 3、基于业务形态和算法技术，设计并开发面向质量保障全流程的AI Agent系统；
- 4、识别团队日常工作中的效能瓶颈，设计AI辅助的解决方案，量化效能提升ROI。
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该岗位可能会问的问题
基于 测试 岗位的常见面试问题整理
请解释单元测试、集成测试、端到端测试的区别
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1. 单元测试：测试单个函数/组件，mock 所有依赖，快但覆盖窄 2. 集成测试：测试多个模块协作，不 mock 或部分 mock 外部依赖 3. E2E：模拟真实用户操作，测试完整流程，慢但最接近真实 4. 测试金字塔：底层多（单元）、中层少（集成）、顶层极少（E2E）
如何设计一个接口的测试用例
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1. 正常用例：合法参数，预期正确返回 2. 边界值：空参数/超长参数/特殊字符 3. 异常用例：非法参数/缺失必填参数/错误类型 4. 权限：无 token/过期 token/无权限访问 5. 性能：大并发下的响应时间 6. 工具：Postman 手动 / pytest + requests 自动化
你做过的测试自动化项目是什么
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1. 项目场景：什么类型的项目（Web/API/App） 2. 技术栈：pytest + Selenium / Playwright / Appium 3. 覆盖：用例数、覆盖率提升 4. 难点：如动态元素定位、数据隔离 5. 成果：bug 发现率 / 回归时间从 X 天降到 Y 小时
一个电商下单接口在双十一挂了，你作为测试如何提前发现这个问题
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1. 性能测试：JMeter/Locust 压测找瓶颈 2. 容量规划：预估峰值 QPS（去年 × 增长系数） 3. 全链路压测：模拟真实流量而非单接口 4. 监控：设置 CPU/内存/QPS/响应时间 告警阈值 5. 降级演练：测试限流和降级方案是否生效 6. 复盘：挂了之后的改进措施（如加缓存、加机器）
开发说「测试环境没问题，是生产环境的问题」，你怎么排查
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1. 不急着反驳，先看事实 2. 对比两套环境的配置/数据/版本 3. 抓生产请求日志与测试环境对比 4. 看是否网络/数据库/第三方服务差异导致 5. 如果可以，把生产流量镜像到测试环境重放 6. 沟通：不是分锅，是找根因
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