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校招高通量系统工程师 - AI for Science
深圳 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届获得硕士及以上学位，机械设计制造及其自动化、自动化、电子信息、机器人、计算机科学与技术等相关专业
- 在机械设计、电气系统、机器人（ROS2/RobotStudio等）、软件开发（Python）四个方向中，至少一到两个方向功底扎实，并有意愿成长为能独立负责整个系统的全栈工程师
- 动手能力强：机器人竞赛、实验室装置、自动化项目、硬件创业等任何“真的把东西做出来、跑起来”的经历，我们都非常看重
- 好奇心强，愿意向化学家、材料学家学习实验本身，把学科知识转化为工程约束；具备良好的沟通协调与团队协作能力，可独立承担关键任务。
- 以下为加分项：
- 熟悉嵌入式控制和工业通讯协议
- 会用电气设计、SolidWorks/NX等设计工具链
- 有材料、化学背景或交叉学科项目经验
- 参与过高通量实验、自动化实验室、移液工作站等相关项目。
岗位描述
团队介绍：AI for Science 团队专注于科学计算与物质发现领域的前瞻技术探索，围绕生物和材料领域基础模型、量子化学、AI分子动力学、高通量实验技术等方向，用 AI 推动科学领域的研究范式突破，也在实际应用场景中创造价值。我们希望用 AI 赋能科学，探索 AI 在科研领域的变革，拓展人类认知边界！
- 1、主导高通量自动化实验平台的总体方案设计，将科学实验流程转化为机器人可执行的系统，这需要你运用专业能力打造具有创新性的革命性系统；
- 2、负责具体搭建实现：负责机械结构、电气系统、机器人工作站的设计、选型与现场联调，你设计的每一个部件，数周后将实际运行在实验室里；
- 3、设计并开发实验调度系统，实现几十台仪器与机器人的高效协同工作，处理真实世界的异常与并发，并与AI算法形成闭环；
- 4、与算法研究员、化学家、材料学家并肩工作，直接见证自己搭建的平台产出的数据变成模型和全新的物质。
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。