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校招AI应用开发工程师 - 财经业务
北京/杭州/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，计算机、软件工程等相关专业优先
- 有扎实的数据结构和算法功底
- 熟悉C/C++/Java/Python/Golang中的至少一门语言，具备良好的编码习惯
- 了解数据库相关知识和基础操作，至少熟练使用MySQL
- 具备良好的问题分析能力、学习能力与团队协作能力。
岗位描述
团队介绍：抖音集团财经业务致力于成为科技驱动业务增长的先锋，服务抖音集团生态内数亿活跃用户与广大商户的多元化金融科技需求，全面涵盖支付、消费金融、小微商户贷、保险经纪等核心板块。
在这里，你将置身于年轻、充满活力的团队氛围中，亲历行业第一的增长速度，感受科技赋能金融的无限可能。
为了支撑业务的高效拓展与价值挖掘，我们正在寻找优秀的伙伴加入，目前重点开放的岗位包括：增长、用户产品、策略运营、算法、风控、数据科学、研发、工程等。期待你的加入，与我们一起用科技重塑金融服务体验，共创更大的商业价值！
- 1、深入支付核心系统，负责方案设计、编码实现到上线运维的完整闭环，真正理解一个系统的“why和how”；
- 2、参与亿级流量、高并发在线系统的设计与落地，亲手解决复杂业务逻辑下的架构可扩展性难题，积累书本上学不到的实战经验；
- 3、参与系统性能优化、稳定性和资金安全建设，在导师带领下扛住业务快速增长带来的技术挑战；
- 4、探索AI Native研发模式，把AI4SE（用AI赋能软件工程）工具和理解用到日常开发中，做真正用好AI的新一代工程师。
你的简历匹配这个岗位吗？
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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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