蔚来
校招提前批-AI大模型算法工程师（AI安全方向）
上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 硕士及以上学历，计算机相关专业背景。
- 掌握大模型的基本原理，熟悉相关的调优和 Agent 应用开发框架，能结合应用场景选择合适的大模型开发工具和算法。
- 大模型开发经验和算法经验扎实，动手能力较强（有AI安全背景的优先）
- 有强烈的技术好奇心，紧跟前沿技术者优先，有良好的协同、沟通、理解业务的能力，擅长利用所学知识解决实际问题。
岗位描述
- 1.负责蔚来大模型底座自身的安全以及相关的大模型应用安全分析与方案设计。
- 2.了解大模型开发和应用过程中的安全问题，如：大模型越狱、隐私泄露、Agent 越权等风险，能结合业务的具体场景构建面向企业的大模型安全机制和技术工具，保证大模型服务安全合规。
- 3.针对座舱、蔚来 APP、企业数字化应用等大模型应用，系统业务团队研发一起识别技术架构过程中的新的 AI风险 和问题，并设计对应的AI 安全方案，保证 AI 应用的安全。
- 4.深入调研并积极探索大模型领域的前沿相关技术，能够用大模型的能力解决面临的安全问题（AI for security），具有独立负责具体应用场景落地和实现的能力。
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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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