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校招后端开发工程师（AI Infra） - TikTok研发
杭州 · 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、软件工程等相关专业优先
- 具备扎实的计算机基础，掌握数据结构、算法、操作系统和并发编程，熟练使用Java、C/C++、Python、Go等至少一门编程语言
- 了解GPU软硬件生态及运行机制，熟悉大模型训练、推理或典型AI应用场景，有本地大模型部署和效率优化经验优先
- 具备以下一项或多项实践经验者优先：AI Infra开源项目（vLLM，SGLang）、GPU性能优化（NSight，Torch Profiler）、大模型引擎开发、云原生调度、分布式训练
- 保持技术热情与求知欲，具备良好的沟通协作能力和复杂问题分析能力；有Agent应用开发或AI Coding实践经验者优先。
岗位描述
团队介绍：TikTok研发团队，旨在实现TikTok业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展；也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。
在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。
- 1、负责TikTok AI Infra技术选型与运行时优化，与算法及工程团队协作，围绕GPU选型与适配、启动加速、推理引擎优化、RL/SFT任务调优等方向提升运行效率，建设可持续的效能治理体系；
- 2、建立AI负载分析与资源效能画像，为全球算力供需规划、资源池化分配和成本优化提供决策支持；
- 3、设计并实现GPU资源调度与治理平台，面向大模型万卡规模，探索算力与流量协同调度、潮汐混部、GPU虚拟化等技术，实现异构算力的分钟级高效分配与流转；
- 4、持续提升平台的可靠性、可扩展性和可维护性，支撑海量算力规模与复杂AI应用场景；
- 5、跟进AI Infra前沿技术，推动新型软硬件架构、自动调优、效能分析、训练与推理加速等方向的研究与落地。
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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。