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校招搜索算法工程师 - TikTok算法
北京/上海/杭州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计、电子信息等相关专业优先
- 算法、数据结构、机器学习和深度学习基础扎实，具备优秀的代码实现和实验分析能力
- 在搜索、推荐、大模型、多模态或生成式AI中至少一个方向有深入积累
- 能把真实产品问题抽象成可学习、可优化、可验证的算法问题，而不是只复现论文或调用框架
- 能在大规模数据和真实系统约束下验证算法价值，理解效果、效率和体验之间的Trade-off
- 对AI如何重构Search、Recommendation和Discovery有判断力，愿意挑战没有标准答案的问题。
岗位描述
团队介绍：TikTok搜推算法团队，负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法，加入我们，你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地，并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术，包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering，探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以感受不同文化的碰撞，激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。
- 1、LLM for Search：探索前沿AI技术，用LLM重构搜索相关性、Query理解、内容理解、语义匹配、结果组织和体验建模，提升搜索系统对复杂意图和内容语义的理解能力；
- 2、推荐大模型与搜推一体化：构建面向搜索和推荐的统一建模体系及Scaling Law，融合主动意图、长期兴趣、实时行为、内容语义和反馈信号，提升系统对用户与场景的理解能力；
- 3、生成式搜索：面向复杂、开放和决策型搜索需求，研究复杂需求理解、生成式建模、LLM4Rec、Agentic Search和搜索场景下的RL/Feedback Learning，让搜索具备更强的信息组织、推荐式结果生成和任务完成能力；
- 4、多模态内容理解：建模视频、图像、文本、语音、评论、标题等多源信号，让搜索系统理解内容生态，而不是只依赖文本索引；
- 5、大规模搜索学习系统：研究模型训练、在线推理、持续学习、效果评估和系统效率，让前沿模型能力稳定服务全球搜索体验。
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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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