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校招大模型评测工程师（番茄小说） - 抖音研发中台
北京/深圳 · 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，计算机、软件工程等相关专业优先
- 具备扎实的机器学习、深度学习或自然语言处理基础，有大模型相关算法经验
- 能够将算法能力应用于实际评测场景，熟悉Python，有评测框架设计、评测模型训练部署或评测系统落地经验
- 具有出色的分析、解决问题的能力，能深入解决大模型训练、应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力
- 具有良好的沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新的AI技术，推进技术进步。
岗位描述
团队介绍：抖音研发中台团队主要负责抖音、剪映、今日头条、番茄小说、财经等产品的质量建设，面向质量、体验、安全提供全方位、深层次、高效的解决方案。
- 1、负责大模型评测技术建设，面向实际业务场景设计并落地实践，持续提升专业度、稳定性与效率；
- 2、负责评测框架设计、评测模型的训练、部署和调优，分析模型表现与问题归因，沉淀评测洞察，支撑模型优化和版本迭代；
- 3、面向LLM、多模态理解、生成、Agent、世界模型等场景，探索科学、可扩展的评测方法论与技术体系；
- 4、持续关注和调研大模型领域的前沿技术或最佳实践，并在评测工作中落地创新。
你的简历匹配这个岗位吗？
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。