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校招算法工程师（增长方向） - 国际支付
上海/北京 · 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、机器学习和数据挖掘等相关专业优先
- 熟练掌握数据结构、机器学习、深度学习、大模型等知识，熟练应用TensorFlow、PyTorch等框架；动手能力强、学习能力好、关注前沿技术迭代更新、拥抱AI
- 应用算法：有营销、推荐、广告、搜索、大模型等相关算法应用经验优先，有金融业务应用可加分但非必须项；有业务成功落地经验者优先
- 基础算法：熟练掌握深度学习、因果推断、时序学习、图学习、强化学习、弱监督学习、NLP、KG、LLM等一类或多类算法理论；有相关算法创新者优先，有国际会议论文或竞赛成果加分。
岗位描述
团队介绍：国际支付，立足于为字节跳动国际化业务提供专业的支付和金融服务，专注于全球支付产品线的质量和效率，确保为国际产品提供高度可靠和稳定的服务，建立国际支付产品和能力，同时在高效助力业务快速拓展的同时，打造行业领先的支付和金融产品能力。团队当前所提供的产品和服务，遍布全球多个国家和地区，团队拥有丰富的国际化产品研发经验；同时这里有全球超大规模的支付网络；覆盖多业务场景的海外钱包及金融产品解决方案；围绕分布式一致性、高并发、高可用、资金安全在内的核心技术能力攻坚；LLM等前沿AI技术在支付&金融服务中的探索、研发和应用。另外，我们在全球设立团队，团队同学背景多元，不同的思维方式，打造了一个多元、碰撞、融合、包容的工作环境。我们邀请你来此成长、专研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务以及跨国合作上的挑战，还有跨文化交流机会在等你！
- 1、为国际支付旗下支付、信用购、信用贷、资金等金融业务增长提供算法支持；
- 2、运用因果推断、时序学习、图学习、强化学习、弱监督、运筹优化等前沿算法技术，覆盖营销敏感建模、金融时序预测、金融关联学习、资金网络、系列营销、成本/渠道分配优化场景，以技术迭代实现业务增量，打造国际领先的智能增长算法技术和团队；
- 3、在营销、推荐、广告等商业化场景落地算法应用，丰富算法应用方向，提升职场竞争力，并探索大模型与营销、推荐、广告的结合实践，包含自训练Transformer、生成式推荐、生成式营销、营销智能体、跨语言金融意图、AI自动化策略/自动化建模方向；
- 4、鼓励算法创新，深耕多元前沿算法技术栈，紧跟业界前沿；
- 5、依托国际化业务氛围，接触国际业务数据，积累国际化AI落地经验，塑造国际化AI人才竞争力。
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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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