蔚来
实习实习-大模型算法研发工程师
上海 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 一、基础条件（必备）
- 计算机科学、自动化、机器人工程、人工智能、控制工程、应用数学等相关专业，硕士在读
- 具备扎实的机器学习 / 深度学习基础，理解 Transformer、时序建模、自监督学习 核心原理，了解路径规划 / 轨迹预测基本概念
- 熟练掌握 Python 编程，精通 NumPy/PyTorch 框架，能独立完成简单模型搭建与训练
- 熟悉 Linux 开发环境，掌握 Shell 基础命令，能适配 GPU 训练场景（了解 CUDA 基础者优先）
- 逻辑清晰，自驱力强，对智能辅助驾驶规划器预训练方向有浓厚兴趣，愿意钻研技术细节。
- 二、核心加分项（满足 1-2 项即可）
- 有 时序模型（LSTM/Transformer/Mamba）、轨迹预测、路径规划 相关项目 / 课程设计经验，能理解时序数据建模逻辑
- 了解智能辅助驾驶基础，如高精地图、交通规则、车辆运动学约束、多智能体交互等概念，有相关方向实习 / 项目经历优先
- 有模型预训练 / 微调经验，使用过 DDP/Deepspeed 分布式训练工具，或熟悉 HuggingFace Transformers 者加分
- 能阅读英文技术论文，跟进 Planner / 具身智能 / 驾驶大模型领域前沿动态，有简单复现经验或竞赛获奖经历者加分
岗位描述
参与 智能辅助驾驶 Planner（规划器）基座预训练 相关数据处理工作，包括路测 / 仿真数据的矢量化重构、场景切片、时序轨迹清洗、长尾场景筛选与预训练数据集构建；
协助研发 Planner 预训练任务，如轨迹预测自监督、多智能体交互博弈建模等，参与损失函数设计与实验验证；
基于 PyTorch 框架，协助搭建时序规划模型（Transformer/Mamba 等），参与预训练、微调全流程，负责实验日志记录与结果分析；
优化预训练数据 Pipeline，提升数据加载、预处理效率，配合解决训练中的 CPU/IO 瓶颈问题；
跟进智能辅助驾驶规划、具身智能、时序大模型领域前沿论文，参与技术调研与简单算法复现；
协助撰写实验报告、技术文档，配合团队完成项目迭代与成果沉淀。
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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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