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实习【无人车北斗实习】前馈式3D重建实习生
北京/深圳 · 实习 · 不限
长期有效
任职要求
- 1. 具有前馈式3D重建模型的实际训练经验（实习或科研均可），熟悉主流重建框架
- 2. 理解三维场景重建的核心技术原理，有处理大规模真实数据集的经验
- 3. 有相关领域 CCF-A 类论文发表者优先考虑
岗位描述
【岗位职责】
【工作内容】
- 1. 探索前馈式3D重建模型在大规模真实驾驶数据上的训练策略与泛化能力提升方法
- 2. 参与数据预处理管道建设，优化大规模训练的工程效率与资源利用率
- 3. 对重建质量进行系统性评估，输出模型迭代方案并推动应用落地
【岗位吸引点】
- 1. 大规模真实驾驶数据：美团 RoboVan 在多城市持续采集物流场景数据，为前馈式重建模型的训练与泛化提供充足且多样的真实数据
- 2. 应用驱动的研究闭环：重建能力直接服务于高精地图生成与仿真场景构建，研究成果有明确的业务价值出口
- 3. 基础设施完善：团队具备成熟的大规模分布式训练平台与数据工程体系，实习生可专注于算法本身而非工程搭建
【任职要求】
- 1. 具有前馈式3D重建模型的实际训练经验（实习或科研均可），熟悉主流重建框架
- 2. 理解三维场景重建的核心技术原理，有处理大规模真实数据集的经验
- 3. 有相关领域 CCF-A 类论文发表者优先考虑
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该岗位可能会问的问题
基于 后端开发 岗位的常见面试问题整理
请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子
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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}
MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树
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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少
你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色
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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少
什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣
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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择
如何设计一个高并发的秒杀系统
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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃
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