蔚来
实习实习-智能辅助驾驶端到端算法工程师实习生（端到端模型 / 强化学习）
上海 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 必备条件：
- - 本科及以上学历，计算机、自动化、计算机视觉、人工智能等相关专业
- - 熟悉Linux平台下的开发工作，具备良好的工程实践能力
- - 扎实的Python开发能力，能高效实现算法与工具
- - 具备计算机视觉或智能辅助驾驶相关的项目或科研经验，熟悉PyTorch，有深度学习调优经验。
- 加分项：
- - 高里程驾驶经验，对实际驾驶场景有深刻理解；- 熟练使用大语言模型辅助问题解决与效率提升
- - 有规控、轨迹预测、意图识别、强化学习、LLM、VLM等相关经验
- - 有相关领域顶级会议或期刊论文发表
- - 熟悉C++开发，具备跨语言开发能力。
- 我们期待你与我们一起，用前沿技术推动智能辅助驾驶的革新与落地！
岗位描述
- 1. 参与智能辅助驾驶强化学习模型的算法研究与优化，推动算法性能提升；
- 2. 参与智能辅助驾驶模型的监督微调（SFT）研究与优化，提升模型泛化能力；
- 3. 参与基础设施完善，包括训练系统、评测系统的开发与优化；
- 4. 与团队紧密协作，持续迭代算法，实现算法在智能辅助驾驶业务中的高效落地。
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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）
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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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