蔚来
校招提前批-实车-伴生数据及应用
北京/上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 教育背景
- 硕士及以上学历，2027届应届生，计算机/软件/AI/自动化/电子等相关专业
- 必备能力
- Linux/Git：熟练Linux开发环境，熟悉Git及CI/CD基本流程
- C++：熟悉C++11/14/17标准，掌握内存模型、智能指针、STL、多线程编程
- Python：熟悉多进程/多线程/协程，理解GIL与内存管理机制
- PyTorch：熟悉PyTorch及分布式训练基本概念，有课程/项目实操经历
- 加分项
- CUDA/GPU加速实践经历
- 了解LMDB/Arrow/WebDataset等数据格式
- 了解DDP/FSDP/DeepSpeed/Megatron等分布式策略
- 接触过Perf/Nsight/Triton / ASan等性能工具
- 有训练框架阅读或小改动经历
- 有智能辅助驾驶/机器人/大模型训练相关项目或竞赛经历
岗位描述
- 1. 负责车端影子模式测试业务的交付。从伴生场景识别、数据监控、triage分析，到最后测试报告的输出，完成整体的交付；
- 2. 负责智能辅助驾驶车端测试场景挖掘和分析。包含车端checker开发、云端数据autotriage、diff开发等；
- 3. 参与车端影子模式测试过程中的工具链开发，提升自动化率，缩短伴生测试周期。
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该岗位可能会问的问题
基于 数据 岗位的常见面试问题整理
请解释数据仓库的星型模型和雪花模型的区别
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1. 星型：事实表在中间，维度表直接关联，维度表非规范化（有冗余） 2. 雪花：维度表进一步规范化，减少冗余但增加 join 次数 3. 选择：星型查询快（join 少），雪花存储省，一般生产用星型更多
如何设计一个埋点体系来追踪用户行为
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1. 确定业务目标：留存/转化/活跃 2. 定义事件：页面浏览/点击/曝光/转化，每个事件带属性 3. 技术栈：前端 SDK 上报 → Kafka → Flink 实时清洗 → ClickHouse/Hive 存储 4. 数据分层：ODS（原始）→ DWD（明细）→ DWS（汇总）→ ADS（应用） 5. 质量：埋点测试 + 数据校验 + 异常告警
SQL：有一个用户登录表 user_login(user_id, login_date)，查询连续登录超过 7 天的用户
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1. 思路：用 login_date 减去排名序号（ROW_NUMBER），同组连续日期差值相同 2. 关键 SQL：SELECT user_id, login_date-ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS grp 3. GROUP BY user_id, grp HAVING COUNT(*) >= 7 4. 强调：理解窗口函数和连续性问题的一般解法
你做过最有价值的数据分析项目是什么
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1. 业务背景：分析什么、为什么重要 2. 数据来源和量级 3. 分析方法：用了什么模型/统计方法 4. 核心发现：一句话说清洞察 5. 业务影响：做了什么决策、带来了什么改变（用数字）
解释 A/B 测试的原理和常见陷阱
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1. 原理：分流用户到对照组和实验组，对比核心指标差异 2. 统计基础：假设检验，p<0.05 表示差异显著 3. 陷阱：样本量不足、运行时间太短（未覆盖周期波动）、多重比较（同时做多组 A/B 需修正显著性水平） 4. 指标选择：北极星指标优先，避免虚荣指标
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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。