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校招【27届校招】全链路性能优化工程师
深圳/上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 职位要求
- 计算机科学、电子工程或相关领域本科及以上学历
- 有嵌入式系统或系统软件开发经验，其中至少1年承担过系统架构师或技术负责人角色
- 有主导过复杂系统架构设计或重构的完整经历：从问题分析、方案设计、接口定义到落地实施和效果验证
- 精通 C/C++，熟练使用 Python；具备多线程/多进程、IPC、实时调度等系统编程能力
- 熟练掌握 Linux 系统级调试与性能分析工具（perf / ftrace / perfetto / valgrind / gdb 等）
- 有从性能瓶颈定位到方案设计到落地验证的完整优化闭环经验
- 具备优秀的抽象建模与文档表达能力，能将复杂系统拆解为清晰的架构图和接口规范
- 具备出色的团队合作精神，拥有谦逊开放的态度，乐于持续学习
- 加分项：
- 有机器人操作系统（ROS/ROS2）或类似中间件框架的开发经验
- 有 DDS 或类似发布-订阅通信中间件的使用与调优经验
- 有自动驾驶或机器人领域的量产项目经验，理解量产级软件质量要求
- 有状态机设计、行为树、任务调度等机器人功能架构的实践经验
- 熟悉深度学习模型的端侧部署与推理优化（ONNX Runtime / TensorRT / NPU 等）
- 理解机器学习基本原理，对大语言模型应用或 AI 工程化有实际接触。
岗位描述
职位描述
- 1、主导机器人核心软件系统的架构设计与重构：评估现有系统耦合点，制定分层/模块化拆分方案，定义模块间接口契约，推进架构方案从设计到落地的全过程；
- 2、负责系统级技术选型与架构权衡决策：针对实时性、可靠性、可扩展性等约束，在多种方案间做出有据可依的取舍，并输出架构决策记录；
- 3、设计和优化多板卡间的进程通信、数据分发、状态管理和配置管理等平台服务架构；
- 4、负责端到端性能分析与优化，建立量产级性能基线体系（内存/启动时间/通信延迟/故障恢复等），定义测量方法和发版质量卡口；
- 5、使用系统级 profiling 工具（perf / ftrace / perfetto 等）定位瓶颈，设计并实施优化方案；
- 6、输出高质量的架构设计文档，建立可供团队协作的技术参考体系；
- 7、参与技术评审和代码 review，指导工程师成长，推动工程规范和研发体系建设。
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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）
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
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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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