蔚来
实习实习-工具链AI工程师
上海/合肥/北京 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 计算机科学、人工智能或相关领域的研究生或本科生
- 熟练上手使用各种AI工程工具，对前沿AI技术有钻研热情
- 具有 3 年以上代码经验，Python/Java/Go/C++至少精通一种编程语言，具有扎实的软件工程背景
- 出色的沟通和团队合作能力，适应跨团队跨领域多人合作
- 有智能化应用的落地项目经验者优先
- 具有优化深度学习模型训练、调整和部署经验优先
- 英文工作能力良好。
岗位描述
- 1.参与负责高端制造业中软件研发工具的智能体工程项目
- 2. 分析挖掘研发效能数据与知识拓扑，与业务团队沟通识别数据逻辑
- 3.探索并引入前沿 AI 技术，持续提升研发智能化能力与工程效率
- 4.与产品、研发、算法等多团队协作，推动智能化方案在真实业务中的应用落地
- 5.参与负责研发工具体系的人工智能模型训练调优的工程与框架建设
- 6. 有智能化应用的项目经验者优先
- 7. 具有优化深度学习模型训练、调整和部署经验优先
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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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