小鹏汽车
校招【27届校招】 软件工程师（自动驾驶仿真）-广州
广州 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 职位要求：
- 计算机、软件工程、自动化、电子工程等相关专业，本科及以上学历，硕士优先；熟悉 Linux 系统，具备扎实的 C++ 面向对象编程基础，理解常见工程设计模式和性能优化方法；熟悉 Python 开发，能够使用 Python 完成工具链开发、数据处理、自动化脚本、服务接口开发或算法工程辅助开发；具备一定的软件工程能力，熟悉调试、性能分析、问题定位、代码优化和工程化交付流程；了解模型推理部署与优化相关技术者优先，包括 ONNX、TensorRT、PyTorch、CUDA、GPU 推理性能优化、批处理、并发调度等；了解 Agent、LLM 应用开发、RAG、工具调用、自动化工作流等相关技术，并有实际落地经验者优先；具有自动驾驶、仿真平台、机器人、控制、规划、感知、电子工程相关背景者优先；具备较强的问题分析能力、工程落地能力和跨团队沟通协作能力。
岗位描述
岗位职责
研发和优化小鹏汽车核心自动驾驶仿真模拟器平台，为算法研发、模型训练、评测验证提供高效迭代的平台能力和工程支撑；
面向下一代基于人工智能的全套自动驾驶系统，建设模拟器训练与评测支撑平台，支撑模型迭代和系统验证；
负责仿真引擎功能开发，搭建和维护大模型推理链路，提升仿真链路的稳定性、吞吐效率和易用性；
基于 Python / C++ 开发仿真平台工具链、自动化流程、数据处理与分析工具，提升研发效率和问题定位效率；
探索并落地 Agent 在自动驾驶仿真研发中的应用，包括仿真任务自动提交、结果自动分析、问题归因、报告生成和研发流程自动化等方向；
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。