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校招算法工程师 - 业务中台
深圳 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、地理信息、自动化、电子工程等相关专业优先
- 具备扎实的编程基础与算法功底，熟悉Python、C++、Java等至少一种主流编程语言，具备良好的工程实现能力
- 熟悉机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉、图算法、定位算法、LLM/VLM中的一项或多项，并有相关实践经验
- 具备良好的问题分析能力、学习能力、沟通表达能力和团队协作精神，对技术创新和业务落地有热情
- 熟练使用PyTorch，熟悉TensorRT/ONNX等模型量化与加速工具。
- 加分项：
- 在AI会议/期刊发表高质量论文，或有高水平算法竞赛、科研项目、开源项目经验者优先
- 有地理位置相关项目经验者优先。
岗位描述
团队介绍：团队负责公司多个跨产品业务方向，提供可复用的平台能力及技术解决方案。我们为公司多业务提供如地理位置、行业数据等多类型的中台能力与技术解决方案，积极利用AI等技术做中台能力提效与升级。
加入我们，你将有机会从中台的多视角参与业务建设，感受不同类型/阶段的业务特点；通过用户场景的开发&架构工作，学习和解决极富挑战的技术问题；你也可以从数据出发，积极利用策略和模型，为业务提供有价值的助力。
- 1、参与地理位置中台核心能力建设，覆盖POI、路网数据生产、地理编码、融合定位、时空知识图谱、路线规划、ETA预估、路况预测、地图应用等方向；
- 2、面向文本、图像、轨迹等多源数据，构建多模态理解和时空建模能力，推动POI、路网数据生产、关系理解、场景识别等能力建设；
- 3、关注AI与时空预测结合的前沿方向，如大模型、多模态、Agent技术，探索其在下一代地图与地理位置智能能力中的应用机会；
- 4、深入理解业务目标，建立算法效果评估体系，协同产品、工程、数据等团队推动算法方案落地并持续迭代。
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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）
查看答题思路
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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