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实习多模态大模型算法实习生-商业信任与安全
北京 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届硕士及以上学位在读，计算机相关专业
- 优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握C/C++或Python编程语言
- 在ACM/ICPC、Top Coder、Kaggle等比赛中有优异的表现和获奖经历者优先考虑
- 熟悉多模态和大模型训练、强化学习（RL）算法经验者优先
- 有主导过大模型领域有重要影响力的项目或发表过相关论文者优先，有大模型工程建设及Agent应用优先
- 出色的问题分析和解决能力，能够独立解决复杂的技术问题；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。
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：商业化信任与安全研发团队致力于构建业界领先的智能审核系统，通过前沿 AI 技术保障商业内容安全与合规，提升用户客户的信任。团队通过研发大模型基座、先进的审核大模型和审核系统，持续提升大模型系统对复杂商业化内容的理解、让准确理解遵循安全规则、基于规则深度推理并拉齐人与机器之间的认知，并能感知发现潜在问题，并用Agent高效处理审核问题、自动迭代审核系统，为商业内容安全提供全链路、智能化的技术支撑。
- 1、探索并落地超大规模多模态大模型，在业务场景做深度适配和极致优化；
- 2、参与多模态大模型多体裁内容数据链路建设、指令微调、偏好对齐、模型优化全流程实践；
- 3、将多模态大模型应用于图像/视频/文本内容理解（比如视频分类、视觉问答、跨模态检索、多模态表征）、交互、生成、逻辑推理等领域；
- 4、跟踪调研多模态大模型以及相关方向（包括但不限于CV/NLP/多模态/Agent）的前沿技术；
- 5、深入研究和探索多模态大模型在更多未来生活场景中的应用。
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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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