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校招【27届校招】 前端开发工程师（自动驾驶仿真）
广州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 岗位要求
- 计算机科学或相关专业，本科及以上学历
- 精通 JavaScript / TypeScript，具备扎实的 React + Redux 技术栈开发经验，熟练掌握 HTML5 / CSS3 现代前端开发体系
- 具有 Three.js / WebGL 3D 可视化开发经验，或有 Unity / Unreal 等 3D 引擎 Web 端开发经历者优先
- 具备 WebSocket 实时通信、前端性能调优（渲染、内存、网络）的实战经验
- 具备良好的产品意识与交互设计能力，能够从用户视角出发，设计并优化复杂工具类产品的使用体验
- 良好的沟通协作能力与问题分析解决能力，能够跨团队高效推动需求落地
- 加分项： 有 Python / Django 后端开发经验；熟悉 MongoDB / PostgreSQL 等数据库；了解 C++ 编程语言；有自动驾驶或仿真领域从业背景；有 B 端工具类产品或数据可视化产品设计经验
岗位描述
岗位职责
负责自动驾驶仿真平台前端工具链的设计与开发，涵盖场景管理、任务调度、数据看板等核心业务模块
基于 Three.js / WebGL 构建仿真数据 3D 可视化引擎，支持多源地图、感知数据、实时回放等场景的高性能渲染
深入理解业务场景与用户工作流，主动参与产品交互设计，打造符合用户使用习惯的工具产品体验
持续优化前端工具的性能与稳定性，包括渲染帧率、大数据量加载、WebSocket 实时通信等关键路径
参与前端工程化建设，推动组件复用、代码规范与自动化测试体系的完善
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）
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。