蔚来
校招提前批-安全产品研发工程师（AI安全方向）
上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 硕士及以上学历，计算机、软件工程、信息安全等相关专业。
- 扎实的计算机基础知识，熟悉数据结构、算法、操作系统及计算机网络。
- 熟练掌握至少一门编程语言（如Java/Python），具备良好的编程风格与文档编写能力。
- 对LLM有浓厚兴趣，了解Transformer、RAG原理，有AI应用或安全相关项目经验 。
- 对AI原生应用有热情，能快速跟进前沿技术（如Agent框架），具备优秀的团队协作能力。
- 加分项：熟悉大模型安全对齐技术（如RLHF、DPO）及安全围栏（Guardrails）的设计机制（如NeMo Guardrails、Llama Guard等）。
岗位描述
- 1.负责AI原生身份治理及车辆合规与运营等关键安全系统研发与核心功能实现。
- 2.负责安全小模型开发与评估。
- 3.支撑大规模车联网设备接入场景，设计高可用、可扩展的微服务接口。
- 4.编写并维护高质量的软件开发文档，确保项目知识的沉淀与传承。
- 5.探索LLM在安全场景中的应用，提升安全产品的智能化水平。
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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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