← 返回岗位列表

科大讯飞

校招

AI研究算法工程师-技术规划方向(J13715)

合肥 · 校招 · 2027 届 · 博士

长期有效

任职要求

  • 1、重点院校博士学历,情报学、自动化、应用数学、计算机、车辆工程等相关专业,具备一定的数理统计、模式识别、图像处理、大数据处理等理论知识
  • 2、熟悉常见深度学习算法和理论,熟练掌握至少一种常见的深度学习框架(Pytorch、TensorFlow等)
  • 3、具备较好的C/C++或Python编程能力,熟悉数据结构、Linux操作系统等,有一定的代码开发经历,能够快速实现相关算法
  • 4、具备模式识别,随机过程,线性系统理论,人工神经网络,控制科学与工程科学前沿,人工智能,智能情报分析技术等技能
  • 我们还希望你:
  • 1、在编程、算法、技术创新有热忧,在相关方向领域有较丰富的实际系统研究和开发经验
  • 2、有优秀的技术洞察、数据分析与文档撰写能力
  • 3、沟通协调能力强,能够积极快速适应融入团队工作
  • 此岗位为科大讯飞集团统一招聘岗位,人员通过简历筛选、初试、复试、终审等环节后录用。

岗位描述

  • 1、协助维护事业部整体技术路线图:对齐业务战略与产品规划,明确各技术领域的发展节奏与关键里程碑;
  • 2、开展关键技术调研:针对汽车核心方向(座舱、舱驾融合及合规安全等)开展关键技术调研、验证与评估,输出技术选型建议与可行性分析报告;
  • 3、行业前沿趋势跟进:持续跟踪行业前沿技术、标准法规及竞品动态,定期输出趋势研判,支撑BU技术前瞻布局;
  • 4、协助技术规划流程制定:负责TPP(技术规划流程)/TPD(技术规划文档)等技术规划方法论与流程的制定、落地与持续优化;
  • 5、组织技术评审与规划研讨:为BU技术决策提供数据与分析支持,参与重大技术立项评估。
  • 1、重点院校博士学历,情报学、自动化、应用数学、计算机、车辆工程等相关专业,具备一定的数理统计、模式识别、图像处理、大数据处理等理论知识;
  • 2、熟悉常见深度学习算法和理论,熟练掌握至少一种常见的深度学习框架(Pytorch、TensorFlow等);
  • 3、具备较好的C/C++或Python编程能力,熟悉数据结构、Linux操作系统等,有一定的代码开发经历,能够快速实现相关算法;
  • 4、具备模式识别,随机过程,线性系统理论,人工神经网络,控制科学与工程科学前沿,人工智能,智能情报分析技术等技能;

我们还希望你:

  • 1、在编程、算法、技术创新有热忧,在相关方向领域有较丰富的实际系统研究和开发经验;
  • 2、有优秀的技术洞察、数据分析与文档撰写能力;
  • 3、沟通协调能力强,能够积极快速适应融入团队工作;

此岗位为科大讯飞集团统一招聘岗位,人员通过简历筛选、初试、复试、终审等环节后录用。

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)

类型专业能力·难度困难
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

类型项目经历·难度中等
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

类型专业能力·难度简单
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

类型专业能力·难度中等
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

类型情景/案例·难度中等
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。