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校招多模态内容理解&创作算法工程师 - TikTok Shop
上海/杭州/北京 · 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，人工智能、计算机、数学相关专业优先
- 在多模态、视觉算法、自然语言处理、AIGC、LLM、搜索、机器学习、深度学习、智能问答、对话管理、知识图谱、文本生成、人机对话等领域有实际的开发和从业经验者优先
- 有好奇心，喜欢新事物，善于合作
- 至少熟悉一门计算机编程语言，包括并不限于C/C++/Java/Go/Python
- 有论文的优先，包括但不限于ACL、EMNLP、COLING、WWW、AAAI等
- 实践动手能力强，ACMICPC，NOI/IOI，Top Coder，Kaggle比赛获奖者优先。
岗位描述
团队介绍：TikTok Shop 是 TikTok 旗下的内容电商业务，致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台。面向直播电商、视频内容电商、货架电商等多元购物场景，国际电商持续为全球用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，也为商家提供稳定、可靠、可持续增长的平台服务，推动“新奇好物畅销全球，美好生活触手可得”的使命落地。
目前，国际电商算法团队分布在中国、美国、新加坡等多个国家和地区，深度参与全球化业务建设。加入我们，你将有机会面向全球用户、商家和商品生态，与跨区域的产品、工程、运营和业务团队协作，持续提升商品供给质量、用户购物体验、平台交易效率与履约体验，共同探索内容电商与智能购物的新模式。
Data-国际电商团队是 TikTok Shop 的核心算法技术力量，专注于电商场景下的算法创新与规模化落地，方向包括但不限于：生成式推荐与大规模 Foundation Model、多模态商品理解与内容生成、搜索与导购、智能客服、风控治理、物流履约优化、商家经营智能化，以及 Agentic 智能体在电商全链路中的应用。我们希望通过先进的算法能力，帮助用户更高效地发现感兴趣的商品，帮助商家实现更高质量的经营增长，并持续提升交易各环节的智能化水平。
在这里，你将与一流的产品和技术团队合作，面对复杂且真实的国际化电商挑战，推动前沿技术在大规模业务场景中落地，与团队一起创造更多可能。
- 1、依托百亿级视频资源和多元的内容电商场景，参与General Multimodal Embedding、Multimodal Large Language Model、Large Scale Multimodal Retrieval、Multimodal Reasoning等技术领域的深耕细作；
- 2、负责运用计算机视觉、自然语言处理、多模态大模型等前沿技术对全站视频内容与商品内容进行全面深入的理解与分析；
- 3、负责运用相关技术，为内容电商的搜索、推荐场景提供丰富的内容场语义信号，为全球商家、创作者提供优质的智能内容创作和趋势跟踪服务；
- 4、参与数据到业务落地全流程，包括但不限于数据处理、数据分析、特征工程、算法模型设计、评估、迭代，并持续探索最前沿技术。
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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）
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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