简法
← 返回岗位列表

科大讯飞

校招

AI研究算法工程师-自然语言处理方向(J13390)

合肥/西安/广州/北京 · 校招 · 2027 届 · 硕士

长期有效

任职要求

  • 1. 硕士及以上学历，计算机、软件工程、应用数学、统计等相关专业
  • 2. 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉Transformer、预训练语言模型
  • 3. 熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/MindSpore），Python工程能力强
  • 4. 有NLP项目或研究经历，如大模型预训练/微调、文本生成、信息抽取、机器翻译、对话系统等
  • 5. 英文文献阅读能力良好，能快速跟进顶会最新进展
  • 6. 问题分析与解决能力强，有责任心，善于沟通协作
  • 7. 具备使用AI工具进行编程、调试、实验结果分析的能力。
  • 【加分项】
  • 1. 在ACL、EMNLP、NAACL、NeurIPS、ICLR、ICML等顶会或期刊发表过论文
  • 2. 有大规模预训练模型训练、SFT、RLHF实战经验
  • 3. 在公开NLP评测或竞赛中取得优异成绩
  • 4. 有开源项目贡献经历，或GitHub上有高质量NLP项目
  • 5. 有教育、医疗、法律等垂直领域NLP项目经验。
  • 此岗位为科大讯飞集团统一招聘岗位，人员通过简历筛选、笔试、初试、复试、终审等环节后录用。

岗位描述

  • 1. 参与星火大模型预训练与迭代，包括数据构建、模型结构优化、训练策略调优；
  • 2. 参与行业大模型研发落地，面向教育、医疗、办公、大模型安全、工业等场景做领域适配；
  • 3. 探索多语言大模型算法创新，建设小语种、低资源语言模型能力；
  • 4. 跟踪NLP前沿技术，推动研究成果业务落地。
  • 1. 硕士及以上学历，计算机、软件工程、应用数学、统计等相关专业；
  • 2. 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉Transformer、预训练语言模型；
  • 3. 熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/MindSpore），Python工程能力强；
  • 4. 有NLP项目或研究经历，如大模型预训练/微调、文本生成、信息抽取、机器翻译、对话系统等；
  • 5. 英文文献阅读能力良好，能快速跟进顶会最新进展；
  • 6. 问题分析与解决能力强，有责任心，善于沟通协作；
  • 7. 具备使用AI工具进行编程、调试、实验结果分析的能力。

【加分项】

  • 1. 在ACL、EMNLP、NAACL、NeurIPS、ICLR、ICML等顶会或期刊发表过论文；
  • 2. 有大规模预训练模型训练、SFT、RLHF实战经验；
  • 3. 在公开NLP评测或竞赛中取得优异成绩；
  • 4. 有开源项目贡献经历，或GitHub上有高质量NLP项目；
  • 5. 有教育、医疗、法律等垂直领域NLP项目经验。

此岗位为科大讯飞集团统一招聘岗位，人员通过简历筛选、笔试、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

登录后分析我的简历

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。

前往官方投递页 →