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校招AIGC模型优化工程师-Seed大模型人才校招
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、人工智能、数学、自动化等相关专业优先
- 具备扎实的机器学习、深度学习与算法基础，精通扩散模型和/或自回归模型的核心原理、实现细节及推理优化方法
- 至少具备以下任一领域实践经验：AIGC模型算法加速与推理优化、模型压缩加速（知识蒸馏、剪枝等）、高效模型结构设计、生成/多模态模型性能优化与落地
- 熟悉PyTorch等深度学习框架，工程实现能力强，可独立完成算法设计、实验验证及优化落地
- 具备优秀的问题分析与系统优化能力，能从多层面定位性能瓶颈并提出系统性解决方案
- 有文生图/视频、多模态或大模型推理优化相关项目/落地成果，或在高水平会议/期刊发表相关论文、有开源社区贡献、算法竞赛优异成绩者优先。
岗位描述
Seed 大模型人才校招，是字节跳动 Seed 面向高校人才推出的招聘项目。我们始终相信，真正重要的技术进步来自对高难度问题的持续挑战。面对 AI 时代的巨大机遇，Seed 团队并不止步于模型迭代，而是选择进入技术深水区，推进下一代 AI 范式突破，不断探索智能的边界与上限。
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。
Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。
- 1、负责AIGC大模型（图片/视频生成、理解与生成统一模型）算法加速，优化模型推理效率、吞吐能力及资源利用率；
- 2、研究扩散模型、自回归模型及多模态大模型的计算特征与性能瓶颈，围绕采样、解码、注意力计算等环节开展系统性优化；
- 3、探索实践知识蒸馏、结构剪枝、Token压缩等前沿优化算法，在保证效果的前提下提升推理性能；
- 4、主导生成与理解类模型创新算法研究，提升前沿视觉范式的推理效率与服务性能；
- 5、联动算法、工程及业务团队，推动优化技术落地，建立从模型设计到线上部署的完整优化闭环。
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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。