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实习

机器人算法评测实习生-Seed

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、自动化、机器人、统计学等相关专业
  • 熟悉模型评测流程,具备VLA、VLM等多模态模型的评测或算法训练经验
  • 熟练使用C++、Java、Go、Python任一编程语言
  • 具备良好的团队沟通和协作能力、自我驱动和创新能力
  • 有机器人算法开发、模型训练或相关研发经验者优先。

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:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限,为科技和社会发展作出贡献。

Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前,团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景,并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示,豆包 App 用户量在中国市场排名第一,豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。

  • 1、负责机器人算法相关交付的质量把控;
  • 2、负责机器人算法迭代质量体系的建设及效果评测;
  • 3、负责操作、移动、交互等模型的评测体系设计与落地;
  • 4、负责评测场景和评测集的设计,评测工具平台的设计推进。

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该岗位可能会问的问题

基于 测试 岗位的常见面试问题整理

请解释单元测试、集成测试、端到端测试的区别

类型专业能力·难度简单
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1. 单元测试:测试单个函数/组件,mock 所有依赖,快但覆盖窄 2. 集成测试:测试多个模块协作,不 mock 或部分 mock 外部依赖 3. E2E:模拟真实用户操作,测试完整流程,慢但最接近真实 4. 测试金字塔:底层多(单元)、中层少(集成)、顶层极少(E2E)

如何设计一个接口的测试用例

类型专业能力·难度中等
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1. 正常用例:合法参数,预期正确返回 2. 边界值:空参数/超长参数/特殊字符 3. 异常用例:非法参数/缺失必填参数/错误类型 4. 权限:无 token/过期 token/无权限访问 5. 性能:大并发下的响应时间 6. 工具:Postman 手动 / pytest + requests 自动化

你做过的测试自动化项目是什么

类型项目经历·难度中等
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1. 项目场景:什么类型的项目(Web/API/App) 2. 技术栈:pytest + Selenium / Playwright / Appium 3. 覆盖:用例数、覆盖率提升 4. 难点:如动态元素定位、数据隔离 5. 成果:bug 发现率 / 回归时间从 X 天降到 Y 小时

一个电商下单接口在双十一挂了,你作为测试如何提前发现这个问题

类型情景/案例·难度困难
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1. 性能测试:JMeter/Locust 压测找瓶颈 2. 容量规划:预估峰值 QPS(去年 × 增长系数) 3. 全链路压测:模拟真实流量而非单接口 4. 监控:设置 CPU/内存/QPS/响应时间 告警阈值 5. 降级演练:测试限流和降级方案是否生效 6. 复盘:挂了之后的改进措施(如加缓存、加机器)

开发说「测试环境没问题,是生产环境的问题」,你怎么排查

类型压力题·难度中等
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1. 不急着反驳,先看事实 2. 对比两套环境的配置/数据/版本 3. 抓生产请求日志与测试环境对比 4. 看是否网络/数据库/第三方服务差异导致 5. 如果可以,把生产流量镜像到测试环境重放 6. 沟通:不是分锅,是找根因

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