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校招大模型评测算法工程师 - 抖音直播
北京/深圳 · 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、电子工程、数学或相关专业优先
- 在计算机视觉、多模态学习、AIGC、机器学习或图形学等方向具备扎实基础，至少在一个方向有深入理解或项目经验
- 具备良好的问题分析与解决能力，能够深入理解并解决大模型训练及应用中的关键问题
- 具备良好的沟通与协作能力，积极主动，具备较强的自驱力与技术探索意愿。
- 加分项
- 具备多模态大模型、基础模型、3D生成、世界模型等方向的训练或评测经验
- 具备扎实的算法基础，熟悉CV、NLP、RL、AIGC等技术方向，在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊发表论文者优先
- 具备优秀的工程能力，熟练掌握C/C++或Python，具备竞赛经验（如ACM/ICPC、TopCoder、Kaggle等）者优先。
岗位描述
团队介绍：直播团队负责为抖音集团旗下产品提供直播服务。团队负责直播平台技术和直播业务研发，打造灵活稳定的直播服务平台，为用户提供优质直播体验，支持电商、本地生活、游戏、节目、多人互动等不同类型的业务场景。直播业务发展迅猛，处于行业头部地位，业务发展空间巨大。现在加入我们，和优秀的人一起做有挑战的事，你的技术与创意将影响亿级用户，激发创意和丰富生活。
- 1、参与构建新一代多模态大模型评测体系，覆盖3D生成、动态3D（4D）、数字人、世界模型等AIGC方向，驱动模型效果持续优化与业务规模增长；
- 2、基于计算机视觉（CV）、音频理解、多模态大模型（MLLM）、多模态Agent、强化学习（RLVR）等技术，构建Score Model、Reward Model等自动化评测能力，将人类感知与偏好有效建模，并融入评测闭环，提升生成模型评估与优化效率；
- 3、参与构建行业领先的多模态评测体系，融合元评估等方法，持续迭代评测标准与数据集构建范式，提升评测结果的可靠性、细粒度与可解释性，系统刻画模型能力边界；
- 4、作为算法角色，与工程和质量团队协作，将评测能力落地到实际业务场景，支撑模型训练、调优与上线决策。
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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）
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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