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实习仿真开发实习生-TikTok AI创新中心
北京 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读
- 具备扎实的编程基础和图形学知识，能够理解并应用仿真引擎相关技术概念，具备独立解决技术问题的能力，思维清晰严谨，具备优秀的沟通协调与需求理解能力，善于梳理和归纳复杂仿真项目中的技术信息与流程逻辑；热爱技术研发，专注仿真领域技术探索，熟悉主流仿真引擎（如Isaac、Mujoco）架构及核心原理，掌握基本仿真渲染管线，了解主流渲染技术
- 具备良好的英文阅读能力，能独立查阅仿真引擎相关英文技术文档，具备强烈的主动学习意愿和技术钻研精神，执行力强，拥有良好的团队协作意识
- 熟悉引擎开发和图形学相关知识、具备C++开发经验者优先，熟悉Carla、Isaac sim或其他智能驾驶、具身智能训练工具者优先
- 熟悉NV OVE（NVIDIA Omniverse Enterprise）者优先，有相关仿真引擎项目落地经验者优先。
岗位描述
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。
TikTok AI创新中心，是致力于AI基础设施建设和创新研究的部门，探索行业领先的人工智能技术，致力于突破多模态大模型与代码大模型的技术边界。我们正在构建下一代AI系统，这些系统能够无缝理解与整合多语言文本、海量视频内容及复杂代码结构，打造真正跨模态的统一智能架构。我们的研究不仅关注模型的理解能力，更探索其在复杂推理任务中的应用潜力，将代码作为连接各类智能任务的通用语言。团队旨在通过创新算法设计，为用户提供前所未有的内容体验与创作辅助，同时显著提升开发效率与系统性能。
- 1、负责基于Isaac、Mujoco等仿真引擎的合成数据开发工作，完成仿真可视化项目开发、交互逻辑搭建及PCG相关模块实现；
- 2、依托Isaac、Mujoco等仿真引擎功能，熟练运用引擎内置动画、物理等核心模块，开发并持续迭代美术制作用工具链及工作流程，提升仿真项目研发效率；
- 3、设计并优化仿真项目全流程中的DCC流程，制定标准化规范，开发适配仿真场景需求的流程工具；
- 4、分析仿真项目流程中的性能瓶颈，开展仿真引擎相关性能测试，输出针对性优化标准及落地方案；
- 5、参与仿真引擎相关技术方案的调研与落地，结合项目需求拓展仿真引擎功能应用边界。
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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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