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实习Agent算法实习生（EDA方向）（J103892）
北京市 · 实习 · 不限
长期有效
任职要求
- -计算机、人工智能、运筹优化、应用数学、电子工程等相关专业在读
- -具备扎实的算法和代码能力，熟练使用 Python、C++ 中至少一种
- -熟悉 LLM Agent、AI Coding、组合优化或 EDA 中至少一个方向
- -能将复杂问题抽象为决策、约束、目标函数和验证器
- -具备良好的论文阅读、实验分析和独立研究能力
- -对通过 Agent 探索和突破专家算法边界有热情
岗位描述
【岗位职责】
-研究面向布局布线、DRC 修复和 PPA 收敛等问题的自演化 Agent
-将 EDA 任务构造成具备明确动作空间、评价指标和验证器的算法搜索环境
-构建“方案生成—代码修改—工具执行—结果验证—经验沉淀”的 Agent 闭环
-设计长期轨迹记忆和策略迁移机制，提升 Agent 在不同设计与任务间的泛化性和稳定性
-探索 Agent 与 EDA 工具、MIP/CP/SAT 求解器及启发式算法的协同
-将成果沉淀为新算法、Agent skill、代码模块、技术文档或研究论文
【任职要求】
-计算机、人工智能、运筹优化、应用数学、电子工程等相关专业在读
-具备扎实的算法和代码能力，熟练使用 Python、C++ 中至少一种
-熟悉 LLM Agent、AI Coding、组合优化或 EDA 中至少一个方向
-能将复杂问题抽象为决策、约束、目标函数和验证器
-具备良好的论文阅读、实验分析和独立研究能力
-对通过 Agent 探索和突破专家算法边界有热情
你的简历匹配这个岗位吗？
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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）
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。