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校招云网络SRE - AI算力基础设施
北京/杭州/上海 · 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/网络/软件/信息安全等相关专业优先
- 具备扎实的计算机基础：熟悉Linux基本使用，了解网络基础（TCP/IP、路由/NAT/负载均衡等）
- 熟悉1-2种开发语言（Go/Python/Shell），有后端服务开发经验
- 对AI有了解或实践（LLM，Agent），对智能运维方向有兴趣：愿意尝试用AIOps/LLM做告警降噪、排障辅助、知识库问答等
- 责任心强、沟通顺畅：遇到问题积极推进，愿意复盘总结、把经验沉淀成文档/Runbook。
- 加分项
- 熟悉Codex、Claude Code、TRAE等AI Coding工具，将AI深度融入编码、调试、测试、文档和协作流程，主动用AI重构个人工作方式与研发习惯，并完成过生产级项目的开发上线与运营。
岗位描述
团队介绍：字节跳动基础设施部门，负责字节跳动的全栈算力基础设施，从芯片服务器产研、到超大规模数据中心，到传统云平台和如今的AI Native Cloud，全方位为抖音、豆包、今日头条、飞书、火山引擎等各类产品提供领先、稳定的百万量级大规模算力基础设施服务。我们的领域涵盖数据中心建设、内核操作系统开发、服务器集群管理、高速网络通信、EB级数据存储体系、搜索型数据库探索、基于LLM的AI基础设施的研发调度与治理等，致力于打造业界领先的、面向LLM的AI云原生基础设施架构与产品矩阵。
- 1、负责云网络产品（VPC、EIP、NAT、VPN、TR/PrivateLink、CLB/ALB/NLB等）稳定性建设与日常保障；建立可用性指标体系（SLA/SLO/SLI）、容量基线与演练机制；参与故障应急与复盘，推动根因治理，降低MTTR；
- 2、建立/优化变更准入机制（评审、灰度/回滚、自动化校验、风险分级）；推动发布流水线建设，提升发布效率与成功率；
- 3、建设监控告警体系（指标/日志/链路/事件联动），提升告警质量，降低噪音；建设值班体系、故障预案与Runbook，推动无人值守/自愈能力落地；探索智能告警与辅助诊断能力（告警聚合降噪、异常检测、故障摘要/排障建议），缩短MTTR；
- 4、沉淀工具/平台（运维、诊断、容量、变更平台），提升团队运维效率；能将LLM等能力用于运维提效；
- 5、与研发、测试、产品等团队协同，拉通推进稳定性与交付质量闭环。
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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）
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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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