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实习大模型评估与环境算法实习生-Commercial AI
上海 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机、数学、统计等相关专业优先
- 有机器学习/NLP/推荐/广告/RL等任一方向基础，做过课程项目或科研/实习项目
- 对大语言模型/Agent有兴趣，有相关项目/论文/开源作品者优先
- 熟练使用Python，熟悉至少一种常用深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等）
- 具备基本实验设计与数据分析能力，习惯用代码说话
- 主动性强，愿意在不确定环境下学习新东西、探索新问题；每周出勤不少于3天，实习周期不少于3个月，可长期实习优先。
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：Commercial AI 负责中国交易与广告的to B应用统一模型建设，包含基础模型能力、AI Infra、统一商业数据、评测等方向。
- 1、协助从商家运营、广告优化、内容运营、客服等业务中抽取高价值任务，设计评估样本与任务集；
- 2、参与大模型能力图谱与指标体系设计，覆盖任务完成度、业务收益代理指标（Proxy）、安全与合规等维度；
- 3、参与探索/实现评测方法，如LLM-As-A-Judge、多维Rubric、Pairwise比较、自动Red-Teaming（攻防评估）等；
- 4、编写实验代码与分析脚本，完成结果分析、可视化与小结；
- 5、撰写技术文档/报告，与模型、算法、产品等同学合作推动项目落地。
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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。