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实习

【27届暑期】嵌入式软件实习生

广州 · 实习 · 2027 届 · 硕士

长期有效

任职要求

  • 【任职要求】
  • 计算机、通信、电子等相关专业硕士及以上学历
  • 熟悉C/C++/JAVA等编程语言
  • 熟悉操作系统原理、计算机组成原理和软件设计模式
  • 对技术充满热情,有较强的学习能力、团队合作精神与执行力
  • 有过Linux/Android系统设备驱动或内核开发经验者优先
  • 有开源社区,电子设计大赛、ACM等比赛经历者优先。

岗位描述

【岗位职责】

岗位职责:

  • 1、负责智能座舱、智驾、智能网联操作系统以及中间件相关的研发工作。包括但不限于如下系统模块:内存管理、资源调度、文件系统、电源管理、系统安全、网络管理、Audio, uart,spi,iic设备驱动;
  • 2、负责SOC的BSP适配,开发等相关工作;
  • 3、负责Linux系统常见驱动的开发与维护,以及系统裁剪,定制;
  • 4、负责Android Hal和Android 框架层开发和维护,Linux/Android性能与稳定性等。

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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)

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
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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

类型专业能力·难度简单
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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

类型专业能力·难度中等
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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

类型情景/案例·难度中等
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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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