面壁智能
实习大模型算法实习生 - 代码智能与自主Agent系统
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 计算机、人工智能或相关专业在读，本科及以上学历
- 熟悉PyTorch等深度学习框架，具备扎实的编程与工程实现能力
- 掌握NLP/深度学习算法，对Transformer、Post-training有深度理解和实战经验
- 对代码大模型、复杂Agent系统、软件工程智能化有浓厚兴趣，有相关项目经验者优先
- 在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP/PLDI等顶级会议发表过论文者优先。
- 你将获得： 深入最先进生产力工具建设，积累真实复杂工程任务的稀缺经验，定义未来程序员与AI的协作方式。
岗位描述
- 1、参与SWE-bench、LiveCodeBench等主流Code/Agent Benchmark 模型能力训练，覆盖Repo级代码理解、长程Agent规划、自动化代码修复与跨文件工程任务；
- 2、参与模型代码与Agent能力后训练，基于SFT/RLHF训练模型并面向真实软件工程任务评测；
- 3、识别和分析数据合成链路效果瓶颈，设计Multi-Agent协同的数据生成与验证方案；
- 4、应用AI-as-Judge与自动化对齐技术，构建代码任务的Reward Model与强化学习环境。
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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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