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校招直播推荐算法工程师 - TikTok算法
北京/上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届获得硕士及以上学位，计算机、电子、数学等相关专业
- 有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，扎实的数据结构和算法功底
- 有扎实的机器学习/深度学习理论和丰富的实践经验，熟悉至少一种主流深度学习编程框架
- 优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；善于沟通，工作积极主动，责任心强，具备良好的团队协作能力
- 在顶级会议发表论文，或ACM/机器学习等竞赛获奖，或有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等算法业务经验者优先。
岗位描述
团队介绍：TikTok搜推算法团队，负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法，加入我们，你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地，并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术，包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering，探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以感受不同文化的碰撞，激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。
- 1、参与国际化直播业务的推荐算法工作，构建业界一流的超大规模推荐系统；区别于短视频，对实时性、模型泛化和冷启动等系统能力要求更高；
- 2、通过深度学习、表征学习、多任务学习、因果推断、序列建模等技术，优化国际化直播推荐的核心算法与策略（召回、粗排、精排、混排、多样性等），让每个用户都可以便捷的找到感兴趣的主播，享受直播乐趣；
- 3、深入理解用户、主播、平台等生态角色，持续迭代技术，驱动用户体验、主播成长、平台营收等方向健康增长，创造良性循环的国际化直播生态环境；
- 4、和产品、运营团队紧密合作，充分结合业务特性，做好技术创新，助力实现业务的长短期发展目标。
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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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