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校招AIGC算法工程师 - 国际化广告创意与品牌
北京/杭州/上海/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、机器学习和模式识别相关专业
- 具备扎实的机器学习与工程基础，熟悉多模态理解、自然语言处理、计算机视觉、检索/推荐/搜索、生成式模型等多个方向；有广告、内容平台、AIGC、LLM/Agent系统相关经验者优先
- 具备较强的算法建模能力与落地能力，能够围绕真实业务问题独立完成问题抽象、方案设计、建模优化、实验评估与上线迭代，推动复杂项目取得业务结果
- 具备扎实的编码与系统实现能力，熟悉Linux开发环境，熟练使用Python/C++/Golang中至少一门语言，具备良好的工程习惯
- 具备优秀的问题分析与跨团队协同能力，有较强的业务理解和产品意识，能够在项目中主动推进关键问题解决并带动项目节奏。
岗位描述
团队介绍：字节跳动国际商业化创意与品牌广告团队致力于通过创意内容（如创意解决方案平台、内容套装及ACA创意工具）与AI技术的结合，为品牌提供从认知到种草转化为购买的全链路营销解决方案。无论是广告投放还是自然流量，我们都能通过智能ROI优化和GMV增长技术，最大化品牌的营销效果。
我们将创意、社区与商业无缝融合，AI技术贯穿始终，帮助品牌高效触达目标用户，实现可持续增长。我们的使命是激发创意，驱动增长。我们愿景是打造以创意为核心、AI驱动的增长引擎，让每一次内容探索都能带来可衡量的商业价值。
- 1、负责面向广告营销场景的新一代AI内容生产算法建设，围绕多模态理解、视频脚本生成、可控视频生成、生成结果质检与优化等核心环节，设计并落地可规模化的算法方案；
- 2、基于视频、图像、文本、商品、品牌等多模态数据，构建内容理解、表征与检索能力，支撑参考素材筛选、创意优选、检索增强生成与效果评估等关键能力持续迭代；
- 3、探索大模型与AI Agent在广告营销场景中的系统化应用，打通理解、生成、评估、修改与投放优化全链路，推动自然语言交互、一键成片等智能创作系统落地；
- 4、面向达人营销生态与真实业务问题，建设广告主需求理解、达人内容风格理解、智能匹配、营销内容识别、平台合规治理、优质内容发现与投放效果预估等算法能力，持续提升达人与广告主协作效率及平台商业化价值。
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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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