蔚来
校招提前批-AI原生产品经理/产品工程师
上海/合肥 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- -本科或硕士应届毕业生，专业不限（计算机、人工智能、设计、心理学等相关专业优先）
- -对 AI 技术有浓厚兴趣和深度理解，是 AI 工具的深度用户，有 AI 产品项目或 hackathon 经验者优先
- -了解大模型（LLM/VLM）的基本原理、能力边界与应用模式，有 Prompt Engineering、AI Agent 产品设计经验者优先
- -具备良好的逻辑分析和数据分析能力，能够通过数据驱动产品决策
- -具备优秀的沟通表达能力与跨团队协作能力，能够在技术与用户之间搭建桥梁
- -好奇心强，学习能力强，适应快速变化的环境，对 AI 驱动的产品创新有持续热情
- -有产品实习经验、个人 AI 作品或产品分析博客者优先。
岗位描述
-深度洞察 AI 技术趋势（大模型、AI Agent、多模态等），参与 AI 原生软件产品的需求分析、方案设计与体验优化，探索新技术在智能汽车场景中的落地方式；
-与算法、研发团队紧密协作推进 AI 产品开发，推动需求澄清、技术方案落地、模型效果评估、测试验证和持续迭代；
-通过快速原型、A/B 实验和数据分析，验证 AI 产品方向并持续优化产品效果；
-关注 AI 产品的用户体验与质量，建立并跟踪关键指标（如模型响应质量、用户留存、任务完成率等），支持产品持续改进；
-参与 AI Agent 产品的交互设计，设计自然的人机交互流程，提升用户对 AI 能力的感知与信任；
-跟踪行业 AI 产品动态，输出竞品分析与洞察，为团队提供产品创新方向。
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
查看答题思路
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
查看答题思路
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
查看答题思路
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
查看答题思路
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
更多面试题库功能即将上线
信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。