蔚来
校招提前批-AI产品经理（产研&质量领域）
上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、管理科学与工程等相关专业优先；对 AI 技术（如 RAG、Prompt、上下文工程等）有深入了解并理解基础原理，具备快速学习 AI 新知识的能力，能主动跟进行业前沿 AI 在业务领域的应用。
- 具备 B 端产品思维，了解产品设计基础逻辑，拥有创新思考能力
- 具备良好的逻辑分析、沟通协作能力，能够与多团队协同，清晰传递需求与创新思路；有 Dify、扣子等工具使用经验，或有利用 AI 工具提升工作/生活效率的实践，具备数据分析能力者优先。
- 有 AI 产品相关实习或项目经历（如参与 AI 驱动的业务解决方案设计）者优先。
岗位描述
- 1. 跟踪 AI 在业务领域的前沿应用，挖掘业务部门在运营与执行中的场景痛点，结合 AI 技术提出创新性优化方案，助力突破业务流程中的效率瓶颈。
- 2. 协助业务数字化 AI 产品实施，深入业务运营与问题解决场景开展需求调研，参与 AI 功能设计，辅助撰写需求文档，聚焦 AI 技术对业务环节的提效，优化产品易用性与通用性。
- 3. 协同技术开发团队、AI 算法团队及业务用户，推进业务运营与快速问题解决相关 AI 功能的落地验证，跟进需求实现节奏，反馈测试过程中的关键表现（如 AI 分析准确性、业务数据适配性），确保功能贴合业务实际需求。
- 4. 以数据为导向，辅助分析 AI 产品在业务运营（如业务风险预防）、快速问题解决等场景下的应用效果，评估产品提效价值，从用户视角优化数字化方案，探索 AI 驱动的创新业务解决方案。
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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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