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实习多模态理解算法实习生-抖音直播
深圳 · 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，计算机软件或相关专业优先
- 熟悉大模型、自然语言处理、多模态理解相关的算法和技术
- 熟悉大模型训练、RL算法，有较强的代码动手开发能力优先
- 良好的沟通协作能力，能够与团队紧密合作，共同推进项目进展
- 在大模型领域，主导过大影响力的项目或论文者优先。
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：直播团队负责为抖音集团旗下产品提供直播服务。团队负责直播平台技术和直播业务研发，打造灵活稳定的直播服务平台，为用户提供优质直播体验，支持电商、本地生活、游戏、节目、多人互动等不同类型的业务场景。直播业务发展迅猛，处于行业头部地位，业务发展空间巨大。现在加入我们，和优秀的人一起做有挑战的事，你的技术与创意将影响亿级用户，激发创意和丰富生活。
- 1、参与多模态理解方向的技术研究与应用落地；探索该方向下大模型训练的大规模数据构建、模型架构及训练范式，服务于多模态交互探索和下一代直播实时互动能力建设；
- 2、聚焦多模态、自然语言处理、计算机视觉等领域前沿技术，挖掘其在解决行业实际问题中的应用机会，积累相关经验并深入调研；
- 3、探索技术边界，将有特点的技术成果进行学术转化，在顶尖学术会议上发表论文，并保持与行业专家的交流。
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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。