小鹏汽车
校招深圳/上海/北京 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
负责第一人称视角视频、遥操作数据、动作捕捉数据、可穿戴设备数据等多模态人类数据算法研发；研究 3D 人体重建、人体姿态估计、手势追踪、动作生成、动作捕捉建模与 Retargeting 等算法，构建从“人类示范”到“机器人策略”的数据转化链路；同时参与仿真第一视角数据生成，为具身智能模型提供高质量人类行为数据。
负责具身智能多模态人类数据 Pipeline 构建，包括遥操作数据、第一人称视角视频、动作捕捉数据等的自动化质检、清洗、标注、评估与数据闭环；结合大语言模型 LLM、多模态大模型 VLM、规则引擎及模型微调能力，建设高吞吐、可扩展、可持续迭代的自动化数据处理系统。
负责核心数据算法模块的工程化部署与性能优化，包括模型压缩、推理加速、分布式计算架构设计等，保障大规模人类数据处理链路的高效、稳定与低成本运行。
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
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）
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
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
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
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
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
更多面试题库功能即将上线
信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。