面壁智能
实习AI 内容运营实习生（国内社媒方向）
北京 · 实习 · 2027 届 · 不限
长期有效
任职要求
- 我们希望你:
- 主动、自驱、执行力强，有内容运营的整体意识，不依赖逐条分配任务；能主动发现内容空档、提出方案，并推动内容落地
- 会写、会排，有审美，能把 AI 讲清楚、写有趣
- 熟悉小红书，并了解公众号、B站、抖音等至少一个平台，有网感，能拆解爆款内容
- 会使用 Figma、AI、PS、Canva、剪映等至少两种工具，能独立完成图文内容制作
- 是 AI 工具重度用户，用过 Claude Code、Codex、Cursor 等至少一种
- 每周出勤 4 天+，连续实习 3 个月+。
- 有内容作品集、账号运营经验或 AI 科技内容经验优先。
岗位描述
加入面壁智能 openBMB 开发者社区团队，参与小红书等国内社媒运营及日常内容支持。
你会做什么
- 1. 负责选题、文案、排版、发布；重点支持小红书内容稳定更新；
- 2. 跟进 AI 热点、活动策划并产出图文内容及其他传播需求；
- 3. 主动规划选题与内容节奏，根据数据持续优化。
- 4. 参与部分达人共创、话题运营及其他社媒内容支持。
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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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