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校招【27届校招】后端开发工程师（自动驾驶仿真）
上海/广州 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 任职要求
- 基本功
- 计算机科学、软件工程等相关专业，本科及以上学历的应届毕业生（硕士及以上学历优先）。
- 扎实的算法与编程底子： 精通 Python、Go、Java、C++ 等至少一种编程语言，熟练掌握常用数据结构与算法、设计模式。
- 深入的系统理解： 深入理解 Linux 操作系统原理（如进程/线程调度、内存管理、I/O 模型）及计算机网络协议（TCP/IP、HTTP、gRPC 等）。
- 加分项
- 后端技术栈： 了解主流后端及微服务框架（如 Spring Boot/Cloud、Django、Gin 等），了解 MySQL 数据库、Redis 缓存及常见消息队列（Kafka/RabbitMQ）的基本原理。
- 分布式与 Ray 框架（优先项）： 理解分布式系统的基本概念与常见问题。在校期间有分布式计算、并行计算相关课题研究，或在实习/项目中熟悉并使用过 Ray 框架（理解其 Actor 模型、任务调度者）优先。
- 了解 Docker 容器化技术及 Kubernetes（K8S）云原生架构基本概念。
- 现代工程素养
- AI 提效能力： 具备现代开发者的提效思维，能够熟练将 AI 工具应用到日常的代码编写、单元测试生成、Bug 排查及技术调研中，有良好的 AI 辅助研发习惯。
- 软实力： 具备极强的学习能力、好奇心与钻研精神，责任心强，具备良好的团队沟通与协作能力。
岗位描述
- 1、平台研发参与： 在导师指导下，参与自动驾驶仿真平台核心功能的研发与日常维护，编写高质量、可扩展、可测试的代码；结合大模型及 AI 编程工具，提升需求分析、代码开发、测试验证和问题排查效率。
- 2、分布式仿真支撑： 协助设计与优化面向海量数据的大规模分布式仿真系统，包括高性能任务调度、算力资源管理、数据流优化与系统稳定性建设，提升仿真系统吞吐量、资源利用率并降低任务时延。
- 3、AI 能力建设： 参与大模型、智能体等 AI 能力在仿真平台中的工程化落地，包括 Agent 工作流、工具调用、知识检索及自动化任务编排，进行仿真平台AI化探索和提效。
- 4、数据接口与协作： 参与闭环仿真系统的数据交互、服务接口及 API 定义，配合算法、测试和平台团队，支持模型、数据、仿真任务与评测结果的高效流转，确保仿真软件在不同平台上的高一致性与高可靠性。
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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）
查看答题思路
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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