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实习多模态算法（生成模型方向）实习生-TikTok隐私安全
上海 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届硕士及以上学位在读，人工智能、计算机、软件、数学等相关专业优先
- 深入理解：Diffusion/Flow Matching/Rectified Flow
- 熟悉DiT/Transformer在生成模型中的用法
- 能从公式、代码、训练、生成结果全链路Debug
- 熟练使用PyTorch，具备训练大模型的工程能力。
- 加分项：
- 有文生图/文生视频模型实战经验（非概念验证）
- 熟悉多模态建模（Text/Image/Video/Audio）
- 有论文或开源项目。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。
TikTok隐私安全团队站在国际化战略第一线，使命是让TikTok成为人们可以在其中放心地探索、创作与连接的平台。
我们的职责是：
- 1、在TikTok内给用户提供安全及隐私保护功能，保障用户安全和放心使用产品；
- 2、保护TikTok用户的隐私，包括用户数据在完整生命周期的安全及产品在各地区的合规。
- 1、参与新一代文生图/文生视频模型的架构设计与深度优化；
- 2、深入理解并优化DiT+Flow Matching/Rectified Flow类生成模型；
- 3、参与或主导以下方向的设计与实现：Diffusion Transformer（DiT/MM-DiT）架构改进；文生图/文生视频统一模型设计；Latent space/Tokenization/Conditioning机制优化；
- 4、对模型进行系统级与算法级联合优化：包括训练稳定性、收敛速度；显存/算力效率；生成质量与一致性；
- 5、针对长序列、高分辨率、视频等场景：设计高效Attention/Temporal modeling方案；处理Long-context/Long-latent问题；
- 6、与系统/Kernel工程师协作，将模型结构映射到高效实现；对比、复现并改进业界前沿模型（不仅是复现）。
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
查看答题思路
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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