科大讯飞
校招AI研究算法工程师-机器人视觉感知方向(J13377)
合肥 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 1、具有计算机科学、电子工程或相关专业全日制硕士及以上学历。
- 2、熟悉相机sensor工作原理、相机基本参数及标定, 了解图像质量的主客观评估标准
- 3、熟悉主流的神经网络架构(ResNet、ViT等)， 目标检测算法(如YOLO、DETR等)， 语义分割算法(Mask2Former、SAM等)
- 4、熟练掌握pytorch等框架，熟悉常见的深度学习模型，并掌握相关的实现、训练、调优、部署等工作
- 5、熟悉OCR算法、6D物体位姿估计算法优先
- 6、熟悉C++/C和Python编程语言，具备良好的编程习惯和较好的工程化能力者优先
- 此岗位为科大讯飞集团统一招聘岗位，人员通过简历筛选、初试、复试、终审等环节后录用。
岗位描述
- 1、设计、开发、优化视觉算法，例如图像分割、目标跟踪、3D点云聚类、识别、OCR、姿态估计等；
- 2、相机硬件的选型、调试和标定等相关工作；
- 1、具有计算机科学、电子工程或相关专业全日制硕士及以上学历。
- 2、熟悉相机sensor工作原理、相机基本参数及标定, 了解图像质量的主客观评估标准；
- 3、熟悉主流的神经网络架构(ResNet、ViT等)， 目标检测算法(如YOLO、DETR等)， 语义分割算法(Mask2Former、SAM等)；
- 4、熟练掌握pytorch等框架，熟悉常见的深度学习模型，并掌握相关的实现、训练、调优、部署等工作；
- 5、熟悉OCR算法、6D物体位姿估计算法优先；
- 6、熟悉C++/C和Python编程语言，具备良好的编程习惯和较好的工程化能力者优先；
此岗位为科大讯飞集团统一招聘岗位，人员通过简历筛选、初试、复试、终审等环节后录用。
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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。