蔚来
校招提前批-安全工具研发工程师（AI方向）
上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 具备AI工程化基础认知，了解大模型、智能分析算法基础应用逻辑，能够配合业务完成AI赋能安全检测相关落地实操
- 具备较强的软件工程能力，熟悉AI编码工具，熟练使用Python或Java，了解C/C++，具有后端服务项目开发经验
- 熟悉常见的各类编码Bug，能够对各类代码安全和质量Bug进行分析、验证、和提供修复方案；熟练掌握Git、GitLab、Jenkins及CMake、Maven、Gradle、Yocto等研发编译工具
- 了解SonarQube、Coverity、BlackDuck等代码扫描、SCA合规工具者优先
- 熟悉系统安全原理、了解常见的代码缺陷，有软件成分分析、安全漏洞分析等经验者优先。
岗位描述
- 1. 代码安全扫描工具开发
- - 结合实际缺陷分析与AI赋能，不断拓展扫描工具的能力边界，提升性能与准确性
- 2. 开源软件合规治理工作
- - 研发并运营 SCA 平台，对软件漏洞、开源软件许可证违规等问题进行持续治理
- 3. 安全检测流程改进与提效
- - 推动AI技术在代码缺陷挖掘、漏洞智能研判、开源合规风险智能甄别场景的落地应用
- - 推动AI技术在代码缺陷挖掘、漏洞智能研判、开源合规风险智能甄别场景的落地应用
你的简历匹配这个岗位吗？
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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。