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校招【27届校招】数字模型VR培训生(广州)
广州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上工业设计、影视动画等美术相关专业毕业，对汽车行业兴趣浓厚
- 具备一定的创意设计能力，能够根据要求进行视觉方案设计
- 有较好的美术功底和审美能力，对图片的整体构图、光影关系、色彩调性等有一定理解，对动画制作及运镜手法有一定了解者优先，有摄影基础者优先
- 能够较熟练使用二维软件制作工具，具备一定的三维软件工具使用基础
- 创意及想象力丰富，执行力强；态度积极，团队意识强烈。
岗位描述
- 1、参与制作虚拟展示文件和CG动画，确保按照项目评审时间要求提供高品质的渲染产品；
- 2、参与制作为协同部门提供的渲染效果图和动画，确保高品质输出；
- 3、创建符合设计师灵感的、方便设计对比的标准图库；
- 4、参与创建渲染效果图所需要的HDR背景图库、和动画所需要的3D场景模型库；
- 5、完成直线领导交办的其他工作任务。
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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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