小鹏汽车
校招【27届校招】Data Infra工程师
北京/上海/广州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027 届应届毕业生，计算机科学与技术、电子工程、通信工程、自动化等相关专业
- 具有扎实的计算机基础知识，包括操作系统、计算机网络、数据库等
- 熟悉至少一种编程语言，如 C/C++、Python 等，具备一定编程能力
- 了解云计算、大数据相关技术和概念，有实践经验者优先
- 对自动驾驶技术有浓厚兴趣和热情，愿意投身该领域基础设施建设工作
- 具备良好团队合作精神和沟通能力，能与不同专业背景人员协同工作
- 有较强学习能力和问题解决能力，能快速适应新技术新环境
- 注重细节，有责任心，具备良好抗压能力，能承担一定工作压力。
岗位描述
- 1.负责自动驾驶系统基础设施的搭建与优化，包括模型训练、serving和数据挖掘等；
- 2.与其他团队紧密协作，将机器学习方案部署到嵌入式或者云端测试平台；为自动驾驶算法和应用提供良好运行环境。配合算法工程师配置硬件和软件环境，解决算法运行中的基础设施相关问题；
- 3.承担自动驾驶系统的数据闭环工作相关工作，提高数据的数量和质量；
- 4.参与自动驾驶系统的集成与测试。配合其他工程师进行模块集成，确保系统兼容性，制定测试计划对基础设施进行性能和压力测试等；
- 5.编写和维护相关技术文档，记录基础设施设计、搭建和优化过程，为团队成员提供参考。
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）
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
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
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
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
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。