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校招视觉大模型推理优化工程师-Seed大模型人才校招
北京 · 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/电子/信息/通信/自动化/软件等相关专业
- 熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言
- 了解深度学习算法基本原理，熟悉神经网络基本架构和各算子计算方式，具有AutoML、模型推理/训练优化或AI相关大模型/重要项目经验者优先
- 能够熟练使用至少一种主流的机器学习框架，熟悉各种模型/数据并行训练框架优先
- 了解主流多模态理解、AIGC算法模型，有多模态理解、AIGC模型推理和训练加速落地经验者优先
- 有CUDA开发经验，熟悉TensorRT/Triton/Cutlass经验者优先。
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、负责开发和优化视觉大模型推理框架，通过编译优化、并行计算优化、图融合、高效CUDA算子开发、低精度计算、高并发服务请求优化等高性能优化技术打造业界领先的多模态理解、AIGC推理引擎；
- 2、负责视觉大模型（多模态理解、AIGC）训练优化算法研究和落地，通过数据并行、模型并行、Pipeline并行、通信优化等基于CUDA的分布式训练框架大幅提升模型的训练速度与效率；
- 3、与公司各算法部门深度合作，分析业务性能瓶颈，通过软硬结合的方式，高效部署与优化多模态理解、AIGC核心业务模型，落地到字节跳动各产品线，投入AI工具链开发及技术生态的建设，支撑字节跳动AI方向重要业务的发展。
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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。