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校招【27届校招】通用智能功能开发工程师
广州 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 硕士学历，车辆工程、人工智能、汽车电子、计算机、通信工程、电子工程、机电一体化、机械设计及其自动化等专业
- 了解汽车构造和基本工作原理，有汽车相关比赛和项目经验、有自动驾驶/智能座舱相关课题开发经验的优先
- 熟悉大模型技术原理、工程落地流程的优先，具备良好产品思维、用户思维的优先
- 具备较强的学习能力和上进心，良好的沟通协调能力、问题解决能力、逻辑思维。
岗位描述
- 1、负责统筹通用智能功能开发所有需求，从价值/技术可行性/资源投入/交付风险等综合维度评估后形成终版开发需求，并拆解需求至各研发模块，确保需求开发冻结；
- 2、负责通用智能功能的系统设计，输出系统设计规范、整车关联件需求规范、仿真/测试需求；
- 3、负责通用智能功能的仿真/测试/体验验收/内公测问题分析，负责问题最终闭环；
- 4、负责通用智能功能交付全过程管控，与产品/研发/仿真/测试/关联件团队等紧密协作，紧扣整车开发流程，确保功能按计划/按质/按量完成交付。
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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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