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实习全栈开发实习生（代码方向）-抖音AI
北京 · 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、软件工程、人工智能等相关专业优先
- 具备扎实的软件开发基础，熟悉C/C++/Golang/Java/Python/Android/iOS中至少一门编程语言或技术栈
- 优秀的问题分析与解决能力，了解Agent开发、RAG、编排调优、上下文工程开发等至少一项开发经验
- 深度使用Copilot、Cursor、Claude Code等AI编程工具者优先
- 学习能力强，具备技术好奇心，乐于探索并实践新技术、新方向。
- 加分项
- 持续关注Agentic AI领域的前沿技术，拥有Agent System相关的研发实践经验者优先；或熟悉大模型相关技术，对大模型预训练、指令微调、RL等方向有了解和实践
- 有Pretrain研究或应用经验者优先，熟悉代码领域的预训练与微调方法者优先
- 以第一作者在ICML、ICLR、NeurIPS、ACL等顶级学术会议发表过高影响力研究成果者优先
- 在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖者优先
- 主导或参与过具有广泛影响力的AI开源或闭源项目者优先。
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：抖音AI团队主要负责抖音项目以及团队内的AI落地相关基础建设工作。我们的职责是用前沿的AI技术去赋能抖音应用以及抖音团队。我们希望在AI技术的加持下，能够更好的给抖音用户带来更好的信息消费体验，也能够让抖音这个大型组织能够更加高效的运转，从而更加及时的满足用户的各项诉求。团队主要负责抖音AI基础建设，包括但不限于模型训练、Agent相关的工程链路开发、通用Agent工具抽象以及AI Native的各类产品开发工作。AGI信仰强，以发展成为AI Native组织为目标，努力拓展传统协作模式的职责边界，充分给同学们提供自身探索的空间。
- 1、聚焦抖音内研发提效场景，参与AI Native研发流程中相关的Agent设计、效果调优和评测设计；
- 2、围绕抖音内研发建设Agent基建，探索Agent最佳实践和Agent交互范式，推动产品体验优化；
- 3、持续跟踪AI Coding领域的最新技术动态，并将其应用于实际业务场景中，推动技术落地。
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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）
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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