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校招【27届校招】机器人AI发展TPM
深圳 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 【岗位要求】
- 本科或以上学历，机器人/自动化/计算机/电子信息等相关专业；了解敏捷项目开发流程
- 沟通交流能力强，能够进行有效的团队沟通和项目资源协调
- 拥有团队意识和协作精神，工作积极主动，执行力强
- 善于总结，具备较强的学习能力。
- 【加分项】
- 对机器人及AI相关技术和概念有基本的了解。
- 在过往求学或工作中有技术项目管理经验，比如RoboMaster/Robocon等大型机器人赛事担任重要角色，参与管理软硬件产品的成功交付等。
- 能够熟练使用英文进行写作和交流。
岗位描述
【工作职责】
- 1、根据产品路线，明确项目需求，制定项目计划，规划项目的预算及所需资源，识别且推进项目风险解决；
- 2、统筹项目资源，确保项目目标达成，包括风险识别、计划监督与过程管控等，确保项目目标达成；
- 3、支持机器人项目管理体系建设，持续完善和优化项目管理机制；
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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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