客户端开发工程师iOS

北京/杭州 · 校招 · 2027 届 · 本科

长期有效

前往官方投递页 →

任职要求

1. 本科及以上学历，计算机及相关专业背景优先；
2. 具备扎实的数据结构、算法、操作系统、计算机网络等核心理论基础；代码功底深厚，追求高质量的代码实现；
3. 深入理解 iOS平台底层原理及机制，熟悉常见的异步/同步、多线程编程、进程间通信、组件化及容器化设计方法；
4. 具备初步的软件架构设计能力，能够独立进行功能模块的设计与实现，并有志于在客户端性能优化领域深钻。

岗位描述

1. 深度参与超大规模业务的功能研发，支撑亿级活跃用户的极致购物体验；
2. 负责跨平台 Native 中间件、网络库、以及 H5/Native 核心容器的开发与维护，构建稳定、高效的底层平台能力；
3. 参与 iOS系统的整体架构设计与升级，负责运行期性能调优（启动速度、流畅度、功耗等），设计并落地动态化、可扩展的组件化框架；
4. 研究并打造先进的终端技术解决方案与工具链，通过技术创新持续提升团队的研发质量与工程效率。
1. 本科及以上学历，计算机及相关专业背景优先；
2. 具备扎实的数据结构、算法、操作系统、计算机网络等核心理论基础；代码功底深厚，追求高质量的代码实现；
3. 深入理解 iOS平台底层原理及机制，熟悉常见的异步/同步、多线程编程、进程间通信、组件化及容器化设计方法；
4. 具备初步的软件架构设计能力，能够独立进行功能模块的设计与实现，并有志于在客户端性能优化领域深钻。

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 →