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实习AI性能优化实习生-TikTok-内容安全平台
上海 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届硕士及以上学位在读，计算机、软件工程、数学、物理学等相关专业优先
- 熟练掌握C++、Go、Python或Shell等1-2种编程语言，能在Linux环境下工作；理解分布式系统原理，具备机器学习系统的设计、开发与维护经验；熟悉Kubernetes架构，拥有系统级开发与性能调优经验
- 熟悉主流深度学习框架，有大规模数据处理与并行计算经验；对前沿LLM研究与工程（如长上下文、多模态、对齐研究、智能体生态系统等）有深入理解与实践经验者优先
- 有深入CUDA编程与性能调优经验者优先
- 具备机器学习模型评估、LLM应用与智能体开发经验者优先。
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：国际化内容安全平台团队致力于为字节跳动国际化产品的用户维护安全可信赖环境，通过开发、迭代机器学习模型和信息系统以更早、更快发掘风险、监控风险、响应紧急事件，以人工智能技术支持业务发展，力求更高效、更敏捷、更全能地维护站内生态安全。
- 1、与业务团队密切合作，优化算法应用的集成方案，提高算法在不同业务场景下的评估与使用效率，降低算法应用的管理和优化成本；
- 2、负责算法应用的架构设计、开发及性能调优，解决高并发、高可靠性和高可扩展性等技术挑战；工作内容包括多个子方向：机器学习模型训练与评估、模型优化、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排等；
- 3、搭建包含GPU、RDMA网络与高性能存储的超大规模机器学习系统；
- 4、负责与大语言模型(LLM)、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)相关的前沿工程技术的研究与实现。
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该岗位可能会问的问题
基于 数据 岗位的常见面试问题整理
请解释数据仓库的星型模型和雪花模型的区别
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1. 星型：事实表在中间，维度表直接关联，维度表非规范化（有冗余） 2. 雪花：维度表进一步规范化，减少冗余但增加 join 次数 3. 选择：星型查询快（join 少），雪花存储省，一般生产用星型更多
如何设计一个埋点体系来追踪用户行为
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1. 确定业务目标：留存/转化/活跃 2. 定义事件：页面浏览/点击/曝光/转化，每个事件带属性 3. 技术栈：前端 SDK 上报 → Kafka → Flink 实时清洗 → ClickHouse/Hive 存储 4. 数据分层：ODS（原始）→ DWD（明细）→ DWS（汇总）→ ADS（应用） 5. 质量：埋点测试 + 数据校验 + 异常告警
SQL：有一个用户登录表 user_login(user_id, login_date)，查询连续登录超过 7 天的用户
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1. 思路：用 login_date 减去排名序号（ROW_NUMBER），同组连续日期差值相同 2. 关键 SQL：SELECT user_id, login_date-ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS grp 3. GROUP BY user_id, grp HAVING COUNT(*) >= 7 4. 强调：理解窗口函数和连续性问题的一般解法
你做过最有价值的数据分析项目是什么
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1. 业务背景：分析什么、为什么重要 2. 数据来源和量级 3. 分析方法：用了什么模型/统计方法 4. 核心发现：一句话说清洞察 5. 业务影响：做了什么决策、带来了什么改变（用数字）
解释 A/B 测试的原理和常见陷阱
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1. 原理：分流用户到对照组和实验组，对比核心指标差异 2. 统计基础：假设检验，p<0.05 表示差异显著 3. 陷阱：样本量不足、运行时间太短（未覆盖周期波动）、多重比较（同时做多组 A/B 需修正显著性水平） 4. 指标选择：北极星指标优先，避免虚荣指标
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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。