算法工程师-自然语言处理

北京/杭州 · 校招 · 2027 届 · 本科

长期有效

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任职要求

1. 具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python、Perl等至少一门语言；
2. 对目前主流的深度学习平台，如tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验；
3. 熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法，能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题，有大数据处理的实战经验；
4. 对大模型及前沿NLP技术充满热情，具备强烈的求知欲和攻克复杂技术难题的决心与能力；
5. 学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境，有团队意识，与他人合作良好，最好具有团队协作的经验。
【加分项】
1. 精通自然语言处理领域的1到2项底层技术，有实际成果并发表在自然语言处理国际顶级会议、期刊；
2. 有Qwen、Llama、Deepseek等主流开源大模型的微调、部署或二次开发经验；
3. 熟悉DeepSpeed、Megatron-LM、PyTorch FSDP等分布式训练技术，具备多机多卡大规模模型训练与优化经验者；
4. 在相关的自然语言处理竞赛中获得优异成绩。

岗位描述

1. 紧跟业界最新自然语言处理技术动态，深入研发并努力创新自然语言处理相关的知识库、词法、句法、语义、文档分析、深度学习、机器翻译、智能对话等技术，包括新颖的算法/模型的提出，模块的实际开发，对接自然语言处理平台的接入以及把高水平研发成果以论文/专利等形式进行发布；
2. 理解自然语言处理技术应用的相关的业务场景及需求，在自然语言处理技术内核的基础上考虑业务场景的特殊性进而适当适配业务需求；
3. 在核心技术研发之外，也会适当参与到具体的NLP相关业务中，例如文本内容的理解，商业场景的多语言多模态翻译和沟通，搜索Query分析、智能对话的语义解析及意图理解、商品评价的语义理解、内容搜索推荐的结构化分析、商品搜索推荐的标签体系、社会化问答的文本分析、智能客服的场景定制等；
4. 追踪并转化前沿技术：紧密跟踪大模型（LLM）领域的国际前沿动态，快速实现从论文到代码再到解决方案（Paper→Code→Solution）的技术转化，并有机会将高水平研发成果以论文/专利等形式发布。
1. 具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python、Perl等至少一门语言；
2. 对目前主流的深度学习平台，如tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验；
3. 熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法，能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题，有大数据处理的实战经验；
4. 对大模型及前沿NLP技术充满热情，具备强烈的求知欲和攻克复杂技术难题的决心与能力；
5. 学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境，有团队意识，与他人合作良好，最好具有团队协作的经验。

【加分项】

1. 精通自然语言处理领域的1到2项底层技术，有实际成果并发表在自然语言处理国际顶级会议、期刊；
2. 有Qwen、Llama、Deepseek等主流开源大模型的微调、部署或二次开发经验；
3. 熟悉DeepSpeed、Megatron-LM、PyTorch FSDP等分布式训练技术，具备多机多卡大规模模型训练与优化经验者；
4. 在相关的自然语言处理竞赛中获得优异成绩。

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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）

类型专业能力·难度困难

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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

类型项目经历·难度中等

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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

类型专业能力·难度简单

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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

类型专业能力·难度中等

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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

类型情景/案例·难度中等

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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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