算法工程师-大模型应用

北京/杭州 · 校招 · 2027 届 · 本科

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任职要求

1. 本科及以上学历，计算机科学/人工智能/机器学习等相关专业优先；
2. 具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构；
3. 掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域；
4. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先；
4. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展；
5. 具备良好的沟通能力，较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路。
【加分项】
1. 有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历；
2. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验；
3. 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表。

岗位描述

1. 参与大模型在核心业务场景中的算法创新与应用，提升模型效果与用户体验；
2. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署；
3. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在各类核心业务领域的创新应用；
4. 数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用；参与顶级核心业务场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。
1. 本科及以上学历，计算机科学/人工智能/机器学习等相关专业优先；
2. 具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构；
3. 掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域；
4. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先；
4. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展；
5. 具备良好的沟通能力，较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路。

【加分项】

1. 有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历；
2. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验；
3. 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表。

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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）

类型专业能力·难度困难

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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

类型项目经历·难度中等

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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

类型专业能力·难度简单

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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

类型专业能力·难度中等

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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

类型情景/案例·难度中等

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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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