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实习算法实习生-国际化商业安全
上海 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读；计算机、人工智能、数据科学专业背景优先
- 英语听说读写能力，雅思
- 5/托福95/六级550以上；雅思
- 5/托福110/六级600+优先考虑
- 熟悉模型开发流程，了解常用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），对机器学习/NLP/CV/多模态等方向有实战经验，有计算机顶会论文优先考虑
- 一周可上5天班，能连续实习6个月以上优先考虑
- 思维逻辑清晰，数据敏感性强，学习能力强，工作有主动性，有算法类实习优先考虑。
岗位描述
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
团队介绍：国际化商业安全团队致力于在国际化用户、企业和产品之间建立安全可靠的连接。我们通过一系列完善的系统和能力，审核广告内容、预测政策违规行为，并执行广告审核通过或拒绝的措施。作为国际商业化团队的业务合作伙伴，我们提供的业务诚信解决方案不仅确保国际化业务始终是一个安全、积极、友好的用户环境，同时也推动业务增长。
- 1、深度参与多模态内容理解模型开发流程，包括大模型微调、算法设计、训练与部署；
- 2、设计并实现短视频内容理解的视频分类，文本内容分析等模型，深度支持AI业务增长；
- 3、调研并实践大模型提示词工程，探索大模型在短视频内容理解任务上的应用；
- 4、支持在纯英文环境下办公。
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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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