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实习AI战略实习生-TRAE
北京 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，计算机、人工智能、统计学、经济学等相关专业优先
- 具备跨学科背景者优先，具备良好的逻辑思维能力、业务理解能力以及快速学习能力，工作态度认真细致、积极主动，具有较强的责任感，能够使用英语作为工作语言
- 对AI应用和技术感兴趣且有自己的思考和认知者优先
- 具备扎实的用户研究/行业研究/数据分析能力者优先
- 实习期至少3个月，6个月以上优先，每周至少可到岗4天。
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：TRAE是字节跳动旗下AI办公工具，产品已上线国际版与中国版，拥有TRAE IDE和TRAE Work两种产品；既可以用TRAE IDE写代码、读项目、改Bug，也可以用TRAE Work写方案、做分析、做应用、推进协作。TRAE当前支持PC、手机、Web多端使用，让用户随时随地高效产出！ Let TRAE Work For You！同时我们正在寻找充满热情、富有创造力的人才。期待你的加入！
- 1、对全球顶尖的AI公司/AI应用进行持续跟踪，分析重点公司/产品的前沿动态，形成有价值的行业洞察；
- 2、协助完成各类用户研究工作，包括但不限于桌面材料梳理，用户访谈，问卷数据分析等；
- 3、分析产品侧及用户侧数据，挖掘增长机遇与挑战，同时定义并监控关键指标与目标，对短期异常进行归因，对长期趋势进行解读形成洞察，辅助业务决策。
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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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