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校招AI全栈工程师（物流方向） - TikTok Shop
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、软件工程、人工智能、自动化、物流工程、电子信息等相关专业
- 具备扎实的计算机基础和优秀的工程编码能力，熟悉至少一门主流编程语言或技术栈（TS/Go/Java/Android/iOS），能够在指导下完成模块的方案设计、开发实现、问题定位和性能优化
- 具备较强的全栈工程能力，理解前后端之间的协作方式，能够围绕AI产品场景完成从交互体验、接口设计、服务实现到上线交付的闭环
- 对Agent技术在研发场景有一定了解，在AI Coding、Skills、Prompt Engineering、RAG、Embedding、Tool Calling、MCP、结构化输出、AI评测等任一方向有实践经验
- 具备良好的问题拆解能力、逻辑分析能力和快速学习能力，能够从一定复杂度的场景中抽象问题、设计方案，并完成交付。
岗位描述
团队介绍：TikTok Shop是以TikTok为载体的内容电商业务，致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商等多场景下，TikTok Shop希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，在更多的地区实现没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得的使命。我们邀请你来此成长、钻研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务上的挑战。目前团队拥有丰富的国际产品研发经验，包容多元的文化，且在全球设立研发团队，邀请你来一起接受跨国合作的挑战！
- 1、参与TikTok Shop供应链物流的业务研发，以及国际供应链能力建设，包含从前端页面、服务端接口、数据链路到上线验证的端到端全栈交付；
- 2、参与TikTok Shop前端与全栈工程建设，包括：数据模型抽象、性能优化、用户体验优化；
- 3、基于AI Coding工具，建设需求理解、方案生成、代码实现、测试验证、Code Review和线上排障的AI辅助研发流程，提升需求效率与质量，参与AI工程化能力在真实业务中落地；
- 4、基于供应链物流业务场景和Agent应用，参与设计AI业务落地场景，帮助业务提效、解决业务痛点。
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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）
查看答题思路
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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