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实习代码智能大模型算法实习生-TRAE
杭州 · 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、软件工程、人工智能等专业优先
- 具有数据合成、指令微调经验，具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底
- 熟悉大模型训练、RL算法者优先；在大模型领域，发表过论文者优先
- 熟悉Vibe Coding，有丰富的使用各类AI编码工具者优先.
- 出色的问题分析和解决能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题
- 良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
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：TRAE（The Real AI Engineer），是字节跳动旗下的AI编程产品，一个能理解需求、调动工具、独立完成开发任务的AI开发工程师，为用户提供端到端生成真实软件的服务。TRAE是当前国内受到广泛欢迎的AI编程产品之一，也是业界首个端到端AI软件开发Agent产品，可覆盖简单到复杂全场景。我们正在寻找充满热情、富有创造力的人才。期待你的加入，与我们共同重塑开发范式，定义未来开发的形态。
- 1、负责代码领域的模型效果优化，深入研究LLM后训练等相关技术，提升训练效果和效率；
- 2、分析业务场景，设计并实现适用于不同场景的算法解决方案，支持产品效果方面的需求；
- 3、持续跟进LLM前沿技术，聚焦LLM在软件工程领域中的应用。
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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）
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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。