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实习AI导航算法实习生-业务中台
北京 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，计算机、人工智能、自动化、机器人、电子、数学等相关专业
- 熟悉Python/PyTorch，具备良好的代码能力和实验能力
- 对以下至少一个方向有较强兴趣或基础：CV、NLP、多模态、大模型、强化学习、机器人、自动驾驶、时空建模，能阅读论文并完成复现、改进和实验分析
- 具备较好的问题拆解能力和沟通协作能力
- 可连续实习半年。
- 加分项
- 做过VLN、Embodied-AI、Agent、多模态大模型、自动驾驶、轨迹预测、三维重建相关项目
- 熟悉Transformer、LLM/VLM、图神经网络、场景图建模等技术
- 有导航、自动驾驶、地理空间、交通预测相关研究或比赛经验
- 有较强的英文论文阅读和技术表达能力。
岗位描述
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
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、参与前沿AI方向的研究选题、方法设计与实验推进；
- 2、围绕复杂真实场景中的感知、理解、推理与决策问题开展建模工作；
- 3、参与多模态数据处理、模型训练、评测分析与效果优化；
- 4、系统整理实验结论，撰写技术报告、研究总结与论文材料；
- 5、与算法、工程团队协作，推动研究成果向原型系统或实际能力转化。
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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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