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校招AI后端开发工程师 - 抖音音乐
北京/上海 · 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、软件工程及相关专业优先
- 熟练掌握至少一门编程语言，包括但不限于Go、Java、C/C++、Python
- 具备扎实的计算机基础，理解数据结构、算法、操作系统、计算机网络及数据库等基础知识
- 具备良好的逻辑分析和问题解决能力，能够对复杂问题进行合理抽象与拆解
- 有较强的学习意愿、责任心和协作意识，愿意主动了解业务并持续改进技术方案
- 对后端技术和产品有热情，乐于面对有挑战、有真实用户反馈的问题。
- 加分项：
- 有后端项目、技术竞赛、科研、实习或开源项目经验
- 了解分布式系统、数据库、缓存、消息队列、云原生等技术，并有相关实践
- 有AI相关知识或实践经验，例如大模型应用、RAG、Agent、模型评测、AI Coding或AI工具开发
- 善于利用AI工具提升学习、编码、调试和问题分析效率，并能关注结果的正确性
- 对音乐、音视频、内容产品或创作者生态感兴趣。
岗位描述
团队介绍：抖音音乐研发团队的使命是用音乐建立共鸣和激发表达，成为让用户最容易发现音乐、了解音乐、进行音乐创作、表达和交流的平台。目前已经上线了汽水音乐APP、妙响（AI音乐及MV创作）、汽水音乐内容合作平台等消费端、创作端以及平台产品。汽水音乐是旨在成为Z世代用户最喜欢的音乐应用，主打个性化推荐与沉浸式听歌体验；妙响是一站式AI音乐创作发行平台，“灵感即刻成歌”，旨在通过AI技术重塑音乐创作、分发与消费的全链路，团队有自研音乐生成大模型，结合AI打造专业音乐创作平台；汽水音乐内容合作平台，为音乐人及厂牌提供音乐作品管理、发行、宣推、词曲生产等平台能力，旨在为音乐人带来更多听众，激发创作和成长，也带来更多收益。我们期待热爱技术的你加入，一起创造更多可能。
- 1、参与汽水音乐核心后端系统的设计、开发、测试、上线及持续演进，覆盖内容消费、用户增长、商业化等业务场景；
- 2、参与高并发、高可用分布式系统建设，持续提升系统的性能、稳定性、可扩展性与研发效率；
- 3、理解业务和用户需求，通过数据分析、技术优化和工程创新，持续改善产品体验；
- 4、关注业界技术发展，参与AI在音乐业务及研发提效场景中的探索与实践。
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上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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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