蔚来
实习实习-嵌入式AI安全模型开发
上海 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 计算机科学、电子工程、自动化、人工智能等相关专业，硕士及以上
- 嵌入式 AI 或智能辅助驾驶感知算法开发经验，有量产项目经验优先
- 精通 PyTorch / TensorFlow，熟悉目标检测、语义分割、时序模型等主流架构
- 熟练使用 C/C++，了解嵌入式 Linux / RTOS，有 ARM/DSP 平台开发经验
- 掌握 TensorRT / ONNX Runtime / TVM 等至少一种推理加速工具链
- 有 SIL / HIL 测试经验，了解边界场景设计和对抗鲁棒性评估方法。
岗位描述
- 1. 使用半监督 / 自监督学习应对安全场景标注数据稀缺问题；
- 2. 执行量化（INT8/INT4）、剪枝、知识蒸馏，将模型压缩至车端可运行规模；
- 3. 使用 TensorRT、ONNX Runtime、TVM 等推理引擎进行模型转换与加速；
- 4. 设计模型输出的置信度校准与安全降级策略（fallback logic）。
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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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