蔚来
校招提前批-大模型端侧算法开发工程师
上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 学历专业
- 计算机科学与技术、软件工程、电子信息、自动化等相关专业，本科及以上学历
- 编程能力
- 具备扎实的计算机基础知识，熟悉数据结构与算法
- 熟悉Java/Kotlin至少一门开发语言，掌握其核心语法与语言特性（泛型、注解、反射、异常处理等）
- 了解常用设计模式（如单例、工厂、观察者等），了解MVP、MVVM等主流架构模式的基本思想
- Android开发
- 熟悉Android应用开发框架，了解Activity、Service、BroadcastReceiver、ContentProvider等核心组件的使用与生命周期管理
- 熟悉常用开源框架与库（如Retrofit、OkHttp、Glide等），了解组件化开发基本概念
- Agent/AI方向
- 了解至少一种主流Agent开发框架的基本概念（如LangChain、LangGraph等）
- 对LLM原生应用开发、Agent架构（如Function Calling、ReAct模式）有基本理解
- 了解MCP（模型上下文协议）、A2A（Agent-to-Agent）等Agent交互协议者优先
- 综合素质
- 具备良好的逻辑思维与问题解决能力，能独立分析并解决开发中的技术问题
- 具备优秀的沟通表达与团队协作能力，学习能力强，对技术创新有热情
- 加分项
- 对车载语音系统架构有基本理解者优先
- 有车载类产品或语音开发相关项目经验者优先
- 有智能座舱、车载信息系统开发实习经历者优先
岗位描述
负责智能座舱车载语音交互系统的工程化落地，参与语音唤醒、语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）、语音合成（TTS）等核心模块的端侧业务开发与集成。同时参与车载AI Agent（智能体）的开发链路建设，探索大模型技术在车载场景下的工程化应用路径，确保 AI Agent 在车机上具备流畅的交互体验与稳定的服务能力
岗位职责
负责车载语音应用（唤醒、识别、语义理解、播报）的Android端开发与集成；
参与语音链路的整体架构设计与开发，实现多音区控制、连续对话、车辆指令（空调/导航/娱乐）等语音控制逻辑；
参与车载智能体（Agent）的功能设计与开发，包括任务规划（Planning）、工具调用（Tool Use）、记忆管理（Memory）等核心能力研发；
探索大模型/Agent/Reasoning在车载场景下对话系统的研究与应用落地。
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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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