蔚来
校招提前批-AI处理器建模工程师
上海/合肥 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届应届毕业生，硕士及以上学历，计算机/电子工程/自动化等相关专业
- 较强的软件编程能力（C/C++，Python）, 熟悉SystemC知识优先
- 熟悉计算机系统架构，熟悉CPU、GPU、NPU等（其中之一）计算核心的架构优先
- 了解RISC-V/PTX指令集，熟悉GPU/CPU/NPU性能分析优先
- 具有良好团队协作精神，责任心强，能够积极主动完成任务
岗位描述
- 1、根据芯片架构演进，负责开发功能模型和时序精确仿真模型，给出微架构的特性分析与评估；
- 2、针对具体AI处理器，搭建验证环境，构造性能测试集（包括指令级，kernel级以及benchmark网络级）分析硬件架构瓶颈，根据模型仿真结果分析影响系统性能的关键点并给出优化思路；
- 3、协同芯片设计验证团队进行RTL 性能分析和验证，定位瓶颈，给出优化思路；
- 4、配合芯片架构师，完成架构层级建模和验证；
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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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