AI开发者社区运营实习生（Longcat大模型）

北京/上海 · 实习 · 不限

长期有效

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任职要求

1. 对 AI / 大模型 / 开发者生态有强兴趣
2. 英语六级
3. 熟悉或愿意学习 X/ Slack / Discord / GitHub 社区运营逻辑
4. 自驱力强，愿意从 0 到 1 搭建事情，愿意踏踏实实做有一定重复性的事情

岗位描述

【岗位职责】

1. 海外开发者社区运营

* 参与搭建并日常运营 Slack / Discord 社区

* 维护开发者活跃度（讨论、答疑、活动组织）

* 管理频道结构、内容节奏与社区氛围

2. 内容与增长运营

* 在 X（Twitter）、Hacker News、Reddit 等平台发布产品内容

* 输出开发者导向内容（demo、tutorial、use case）

* 协助策划产品发布、模型更新传播节奏

3. 开发者关系（DevRel）

* 收集开发者反馈、痛点与需求

* 跟踪重点开发者的使用情况与反馈路径

* 整理高质量 use case（Agent / coding / workflow）

4. 活动与增长实验

* 组织线上 Hackathon / AMA / Demo Session

* 协助设计增长实验（邀请制社区 / waitlist / referral）

* 跟踪关键增长指标并输出复盘

【任职要求】

1. 对 AI / 大模型 / 开发者生态有强兴趣
2. 英语六级
3. 熟悉或愿意学习 X/ Slack / Discord / GitHub 社区运营逻辑
4. 自驱力强，愿意从 0 到 1 搭建事情，愿意踏踏实实做有一定重复性的事情

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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）

类型专业能力·难度困难

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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

类型项目经历·难度中等

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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

类型专业能力·难度简单

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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

类型专业能力·难度中等

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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

类型情景/案例·难度中等

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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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