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校招服务器运维工程师 - AI算力基础设施
北京/上海/深圳 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历，理工科背景，计算机、电子信息工程、自动化等相关专业优先
- 具备较好的计算机编程基础，熟练掌握Python/PHP/Perl/Go等常用计算机语言之一，了解服务器、交换机、Linux系统相关知识，熟练掌握Shell脚本
- 具备良好的自驱力与学习能力，优秀的沟通能力、组织协调与项目推动能力；英语可作为工作语言者优先。
岗位描述
团队介绍：字节跳动基础设施部门，负责字节跳动的全栈算力基础设施，从芯片服务器产研、到超大规模数据中心，到传统云平台和如今的AI Native Cloud，全方位为抖音、豆包、今日头条、飞书、火山引擎等各类产品提供领先、稳定的百万量级大规模算力基础设施服务。我们的领域涵盖数据中心建设、内核操作系统开发、服务器集群管理、高速网络通信、EB级数据存储体系、搜索型数据库探索、基于LLM的AI基础设施的研发调度与治理等，致力于打造业界领先的、面向LLM的AI云原生基础设施架构与产品矩阵。
- 1、负责字节跳动线上海量服务器全生命周期运营运维管理和技术服务，涵盖新产品引入、运维、监控等运营适配、线上运营管理、稳定性运营管理、数据中心服务器运维管理、维保维修和运营流程规范等方向；
- 2、负责线上服务器稳定性保障服务，规划和建设稳定性流程规范、平台系统、保障机制和能力，负责现网运营稳定性监控、稳定性风险识别、问题响应处理和保障措施，保障业务稳定健康运行；
- 3、负责服务器新产品引入运营管理和适配体系化建设，包含制定服务器运维标准基线，规划设计、迭代优化新品可维护性、易维护性、稳定性方案；负责新品引入运营风险识别和评估评审、新产品运营运维方案建设适配等；
- 4、负责线上服务器基础运营服务，规划和建设稳定安全高效的基础运营服务架构和服务能力，包含固件升级、带外管理、开关机、重启、重装、搬迁等服务架构和能力；
- 5、负责字节跳动数据中心现场的IT设备运维，包含IT设备的现场巡检，基础操作，硬件更换，执行现场故障应急和现场SLA保障。
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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。