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校招大模型算法研究员 - 小荷健康
北京 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届获得硕士及以上学位，人工智能、计算机、数学、生物信息学、统计等相关专业优先
- 具备良好的AI-Native/Vibe coding能力，能够高效借助AI工具完成实验实现、问题调试和迭代验证；有ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、CVPR、MICCAI等顶会相关论文者优先
- 对大模型训练、对齐与推理有系统理解，了解预训练、SFT、RL、偏好优化中的一种或多种；有大模型预训练、SFT、RLHF/DPO/PPO、Reward Modeling经验者优先
- 对医疗AI、长程任务、Agent、模型训练与优化有强烈兴趣，愿意深入难题并持续做高质量研究；有医疗大模型、临床NLP、生物信息建模、EHR任务、医疗知识建模经验者优先；有Agent训练经验者优先，尤其是在Long-Horizon Task、Workflow Graph、Memory/Retrieval、自反思、自进化等方向有实践经验
- 具备较强的实验设计、问题分析、论文阅读和结果归因能力，能够从数据和现象中定位本质问题；有业界通用基模后训练经验者优先，尤其是在Reasoning、Tool-Use、Deep Research、Agent能力提升等方向有训练或优化经验，或具备多模态感知、推理、偏好优化等相关实践
- 具备良好的协作意识和自驱力，能够独立推进课题并持续产出；有高质量开源项目、工业界实习或医疗AI项目落地经验者优先。
岗位描述
团队介绍：小荷健康是字节跳动旗下的医疗健康品牌，我们致力于利用大模型技术，探索医疗健康服务的新范式，孵化了“小荷AI医生”app，为用户提供专业的健康咨询服务。小荷健康拥有专业的医学和互联网产研团队，认真探索AI医疗。
- 1、参与医疗基座模型训练与优化，涵盖数据构建、MidTrain、SFT、RL、偏好优化等关键环节；结合AI Infra、Harness/Loop/Graph Engineering，完善训练、推理、评测与自动化实验体系，提升研发效率与训练效果；
- 2、围绕医疗复杂任务开展算法研究，重点突破Long-Horizon场景下的规划、推理、执行、恢复与自我修正能力；
- 3、参与医疗Agent任务模式建设，优化任务编排、工具调用、状态跟踪、记忆管理、反思纠错等核心机制；
- 4、面向生物信息、EHR仿真、临床对话、医疗问答等任务设计实验、构建评测体系、分析误差并迭代模型能力；
- 5、跨团队协作推动模型能力在真实业务场景落地，对最终效果负责。
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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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