算法工程师-抖音公益

优缺点分析

角色解读

• 在技术纵深上深耕，成为古籍AI领域的专家，掌握OCR、大模型、知识图谱等多项技术
• 横向发展可转向多模态大模型、数字人文等更广泛的AI研究岗位
• 未来可晋升为技术负责人或研究员，主导核心算法方向与产品创新
• 负责古籍数字化核心算法研发，包括复杂版面分析、古文字OCR识别、古文翻译与NER等视觉与NLP任务
• 参与古籍大模型的训练、微调与优化，结合RAG和Agent技术构建AI检索与问答产品
• 跟踪多模态大模型、数字人文等前沿技术，推动创新在古籍业务中的落地
• 扎实的编程能力，熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
• 熟悉CV、NLP或大模型至少一个方向，有相关项目经验，如OCR、实体识别或语言模型
• 对新技术有强烈热情，具备独立分析和解决复杂问题的能力

申请策略

• 字节跳动面试重视算法基础和项目细节，建议准备系统设计和大规模模型训练的经验
• 关注抖音公益的使命和成果，在面试中表达对文化遗产数字化的兴趣
• 重点突出OCR、NLP或大模型相关项目经验，尤其是实际落地或竞赛获奖经历
• 展示扎实的编程能力和框架使用经验，如PyTorch、TensorFlow的深度应用
• 如果有古籍、文档分析或数字人文相关项目，务必详细描述
• 提前了解古籍数字化常见难点（如繁体字、异体字、竖排排版等），并熟悉相关公开数据集
• 补充大模型微调（如LoRA）、RAG和Agent等相关技术知识

面试指南

• 对于技术问题：先明确问题定义，提出候选方案，分析优缺点，结合场景选择最优解，并给出实验验证思路
• 对于开放性问题：展示系统性思维，从数据、模型、评估、迭代等全链路考虑，突出工程落地能力
• 请详细介绍你过往的OCR或NLP项目中，如何解决数据不平衡和模型过拟合问题？
• 如果让你设计一个古籍自动标点系统，你会采用什么技术路线？
• 谈谈你对多模态大模型的理解，以及如何将其应用到古籍领域？
• 如何评估和优化大模型的回答质量？请举例说明
• 你对字节跳动抖音公益团队有什么了解？为什么选择我们？
• 复习深度学习基础，尤其是Transformer、注意力机制、多模态融合原理