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实习【27届暑期】嵌入式软件实习（MCU）
广州 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 【任职要求】
- 本科及以上学历，自动化、计算机、软件、通信等相关专业
- 熟悉c/c++、python等开发语言
- 熟悉单片机原理，有RTOS、微内核软件系统环境开发经验
- 熟悉硬件原理，能看懂硬件原理图的优先
- 熟悉CAN总线、以太网，有相关驱动开发经验的优先
- 熟悉Classic AutoSAR、Adaptive AutoSAR软件架构的优先
岗位描述
【岗位职责】
- 1、负责智驾、动力、车身、底盘、智能座舱、网联等领域平台驱动、协议栈、中间件的开发；
- 2、负责系统需求的萃取并输出软件需求文档；
- 3、根据软件需求完成软件架构设计、模块详细设计，并输出设计文档和UML工程；
- 4、依照软件开发流程完成项目各阶段软件的输出。
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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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