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实习AI产品服务端开发实习生-移动OS
上海 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程、自动化、通信工程等相关专业优先
- 掌握Python、Java、Go语言中的一种或多种，具备基础的后端开发功底，具备良好的编码规范和学习能力
- 了解大模型基本原理，熟悉Agent相关框架和应用场景，有相关项目经验优先
- 具备良好的沟通协作能力、责任心和创新意识，对AI产品及服务端开发有浓厚兴趣，能快速适应技术迭代。
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：我们隶属于产品研发与工程架构部，是字节跳动在智能硬件领域的软件技术攻坚力量——聚焦AI与智能硬件的深度融合，以“让人与设备的交互更自然、更便捷”为目标，探索前沿AI技术的落地场景，打造行业领先的智能硬件综合解决方案。
在这里，你将与一支顶尖技术团队并肩：
-直击AI与硬件结合的核心技术难题，参与从“技术探索”到“场景落地”的全链路研发；
-主导或深度参与关键技术突破，用创新定义智能硬件的交互未来；
-站在行业前沿，将技术理想转化为千万用户可感知的产品体验。
如果你心怀对技术的热忱，渴望在AI与智能硬件的赛道上突破自我、创造价值，我们期待你的加入，与我们一起解锁更多技术可能，共筑智能交互的新生态！
- 1、协助完成服务端模块的开发、测试与迭代，配合保障服务稳定运行，支撑AI产品业务落地；
- 2、参与产品需求评审、技术方案讨论，协助整理技术文档，结合服务端基础能力，为产品优化提供辅助支撑；
- 3、配合客户端、QA等团队，协助完成接口联调、简单问题排查，推动产品高效落地；
- 4、关注AI Agent应用新趋势，在指导下尝试了解相关技术，协助将技术能力融入服务端业务场景。
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。