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实习广告大模型训练/推理优化实习生-广告架构与工程
北京 · 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
- 熟悉C++/Java/Golang中的至少一门编程语言
- 熟悉Linux操作系统和开发环境，具备良好的数据结构、算法基础和系统设计能力
- 有强烈的求知欲、优秀的学习和沟通能力。
- 加分项：
- 有CUDA开发经验，熟悉TensorRT/Triton/CUTLASS经验者优先
- 掌握LLM训练/推理技术，有实际开发和应用落地经验，例如Megatron、DeepSpeed、vLLM、SGLang、TRT-LLM等
- 熟悉大模型推理加速的研究和技术进展，包括但不限于模型量化、图编译、算子调优、KVCache、PD分离等。
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：架构与工程团队负责为中国交易与广告产品和业务打造大规模、可扩展、高效和稳定的工程架构支撑。团队职责包括抖音、今日头条、番茄视频等各APP端的广告架构和工程、抖音商城架构、广告创意平台等。
加入我们，可以直面超大流量规模、复杂的业务逻辑，不断探索产品和技术的演进前沿，实现新技术趋势下的业务和架构转型。期待你来，一起打造高效、智能、可信赖、可持续发展的交易与广告产品，实现用户、客户和平台共赢！
- 1、完成LLM训练/推理技术在广告大模型场景的研发、落地和调优，解决广告/推荐场景的大模型工程问题；
- 2、针对PyTorch、TensorFlow等框架提供高自动化、极致性能的模型优化方案；
- 3、推动基于大模型开源组件构建，设计和实现新一代推荐系统架构，支持推荐大模型在业务落地；
- 4、与算法团队Co-Design，推动端到端生成式推荐技术创新的预研和落地。
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。