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实习AI应用开发后端实习生-TikTok Shop
珠海 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读
- 具备扎实的计算机基础与良好的代码能力，至少熟练掌握一门编程语言（Go/C++/Java/Python等），具备大模型应用落地经验者优先
- 熟悉LLM/多模态模型的常见应用范式，理解RAG、Agent、Tool Calling、Workflow编排等相关能力与实践方式
- 具备高并发系统设计或相关工程实践经验，理解服务治理、性能优化与成本控制等问题
- 具备Prompt Engineering或AIGC内容生成相关实践经验，有视频或图文生成场景经验者优先
- 具备优秀的问题拆解与分析能力，具备良好的跨团队沟通协作能力者优先。
岗位描述
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
团队介绍：TikTok Shop是以TikTok为载体的内容电商业务，致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商等多场景下，TikTok Shop希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，在更多的地区实现没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得的使命。我们邀请你来此成长、钻研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务上的挑战。目前团队拥有丰富的国际产品研发经验，包容多元的文化，且在全球设立研发团队，邀请你来一起接受跨国合作的挑战，还有出差外派机会在等你！
- 1、负责国际电商AIGC生产链路统一底座建设，深度参与任务状态机流转、任务调度系统及Multi-Agent架构的演进工作；
- 2、负责编剧、剪辑等AIGC Sub-Agent的积木化、组件化模块搭建，提升能力的通用性与复用度；
- 3、负责视频、图文等业务链路的工程落地，交付跨机房、规模化、高可用的稳定生产能力；
- 4、深度参与SLA治理与成本优化，通过技术方案持续提升系统稳定性、资源利用率及生成效率。
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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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