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校招AI数据科学 - TikTok Shop
杭州/珠海 · 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，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
- 熟练掌握一门编程语言（如Python/Go等），对LangChain等主流Agent框架或大模型开发有一定了解，有大模型API调用、多轮对话或工具链封装相关实践者优先
- 了解RAG、Function Calling等Agent相关技术，对如何解决大模型幻觉、复杂任务拆解等问题有兴趣，有相关实验或项目经历者优先
- 具备良好的数据基础，熟悉SQL，了解Spark/Flink等大数据组件者优先，有供应链、物流或交易业务数据分析/建模项目经验加分
- 学习能力强，具备良好的业务理解与跨团队沟通协作能力，对AI前沿技术有强烈好奇心和探索欲，愿意在导师支持下承担从0到1的系统建设与落地工作。
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、在导师指导下，参与物流、供应链场景下Data Agent系统的设计与开发，落地交互式查询、归因分析、自动报告生成等能力，打造业务团队的通用AI数据助手；
- 2、参与建设场景的算法工程引擎，学习并整合供应链预测、仿真、调度等算法能力，支撑从「数据查询」到「智能决策」的全链路能力升级；
- 3、参与将大模型、Multi-Agent协作、Function Calling等前沿AI技术应用到真实业务中，协助优化Agent的任务拆解与推理调度能力，解决典型供应链业务问题；
- 4、协同产品、运营和数据团队，打通业务数据资产与工具链，参与构建Agent的数据源与工具调用体系，推动场景持续落地与优化；
- 5、参与搭建Agent效果评估与监控体系，沉淀场景化优化经验，持续提升系统的准确率、稳定性与用户体验。
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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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