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校招【27届校招】高性能通信工程师
深圳/上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 职位要求1、本科及以上学历，计算机、通信工程、电子工程等相关专业
- 精通 TCP/IP 协议栈，掌握网络通信系统开发
- 熟悉 DDS（FastDDS/CycloneDDS/自研 xDDS）或类似发布-订阅中间件
- 有以下至少一项深入经验：
- - 实时音视频传输（WebRTC/RTP/H.264/H.265 编解码）
- - 高性能网络编程（epoll/io_uring/DPDK/RDMA）
- - 无线网络优化（5G/WiFi 6/蓝牙）
- 精通 C/C++，熟悉 Linux 网络子系统。
岗位描述
负责人形机器人内部和外部通信系统的架构设计与性能优化，保障多芯片、多设备间的高速可靠数据传输。
- 1、设计和实现机器人内部多芯片（XP5-A/B/C、HRU）之间的高性能以太网通信架构，保障控制指令和传感器数据的低延迟传输；
- 2、深度优化机器人在 5G、WiFi 等无线网络环境下的通信性能，解决网络适配、带宽瓶颈、信号稳定性等问题；
- 3、设计和开发 DDS Bridge 系统，支持 WebSocket/UDP/WebRTC 等多协议到 DDS 总线的高效桥接；
- 4、主导无线图传系统的架构设计与延迟优化（端到端采集→编码→传输→解码→渲染），支撑遥操作和远程监控场景；
- 5、制定通信协议规范和测试标准，建立通信链路的自动化测试和监控体系。
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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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