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校招算法-其他方向
深圳总部/北京/上海 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士；
- 2、熟练掌握至少一种编程语言，包括但不限于Java、C/C++、C#、Python等；
- 熟悉一种到多种具体研究方向上所需的常用框架和工具（视项目的具体研究方向而定）。
- 在相关领域顶会或期刊以第一作者发表过文章，丰富的项目实践经验。
岗位描述
【岗位职责】
可以选择量子、数据库、云计算、计算机系统结构、存储、并行与分布式计算、网络信息安全多个方向，对以下方面进行研究：
- 1、 负责分布式数据库存储引擎、SQL引擎、查询优化器的设计开发工作；
- 2、 负责云存储、云数据库的前沿技术的预研和应用；
- 3、 负责大规模高性能虚拟网络的设计、开发与运维；云平台南北向网关功能的架构设计和性能优化；
- 4、 对网络流量进行深入分析，挖掘安全风险隐患；对网络攻防技术进行跟踪研究，应对现网及未来安全威胁。
【任职要求】
- 1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士；
- 2、熟练掌握至少一种编程语言，包括但不限于Java、C/C++、C#、Python等；
熟悉一种到多种具体研究方向上所需的常用框架和工具（视项目的具体研究方向而定）。
【加分项】
在相关领域顶会或期刊以第一作者发表过文章，丰富的项目实践经验。
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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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