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实习大模型算法实习生（多轨道剪辑Agent方向）-剪映数据与智能团队
深圳 · 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
- 具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握至少一门语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先
- 熟悉NLP、CV、ML等相关的技术，深入理解大模型相关技术栈（如RL、SFT），在大模型领域，主导过有影响力的项目或论文者优先，尤其是Agent相关者优先
- 了解LLM架构，熟悉Multi-Agent技术、Prompt/Context Engineering工程技术，有AI Agent应用经验、AIGC实操经验的优先
- 熟悉主流剪辑软件（如剪映、PR等）的基本操作与常见概念，对多轨道剪辑、时间线有一定了解，或平时有制作视频的习惯者优先
- 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、负责视频剪辑Agent相关的研发和应用，研究多模态理解技术和Agent实践前沿技术，期望通过Agent实践革新行业效率，赋能并影响整个视频剪辑与生成生态的发展；
- 2、探索研究多模态理解、多模态RAG、视觉CoT、多模态Agent、Reward Model及RL等前沿技术，并将其应用于视频剪辑场景，使模型具备对多轨道（画面、语音、音乐、字幕）的时序理解与联合规划能力；
- 3、基于通用大模型，结合多轨道剪辑垂类应用场景，进行相关的数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化，探索提升垂类大模型能力，并进一步提升基座模型对素材的理解深度及对画面美学、叙事逻辑的感知能力；
- 4、参与Agent Search/Tool Use技术建设，提升对素材资源搜索、复杂剪辑工具调用的准确率；
- 5、深度参与Agent规划与执行技术研发，提升Agent对于复杂剪辑指令任务拆解与推理能力，重点解决素材布局、时间线对齐等关键能力；
- 6、探索Long-Context技术在长视频处理中的应用，构建剪辑上下文，解决长视频剪辑中的跨片段关联分析与长程记忆问题，确保剪辑结果的一致性与连贯性。
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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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