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实习【实习】无人机-飞控算法实习生
北京/深圳 · 实习 · 硕士
长期有效
任职要求
- 1. 硕士及以上学历，飞行控制、飞行力学、飞机设计、动力学、控制理论等相关专业背景；
- 2. 具备以下一种能力：熟练掌握经典与现代控制理论（包括经典线性系统和复杂非线性系统的运动控制原理及设计方法，基于频域、状态空间和优化的控制设计方法）；熟练掌握飞行力学中（包括掌握从牛顿力学到分析力学的现代动力学理论，了解飞飞行品质、飞行器操稳特性、飞行器设计基本原理）；熟悉系统辨识原理及基本方法；
- 3. 拥有技术激情、团队合作精神、快速学习和协同落地能力，具备良好的沟通交流能力。
岗位描述
【岗位职责】
- 1. 参与无人机本体与运行环境动力学建模及模型评估与优化工作；
- 2. 参与飞行安全策略的设计、机载飞行管理与健康管理系统开发及调试、飞行控制律系统设计、指标论证、算法开发测试落地工作；
- 3. 参与无人机飞行数据分析、工具开发、AI工具应用工作。
【任职要求】
- 1. 硕士及以上学历，飞行控制、飞行力学、飞机设计、动力学、控制理论等相关专业背景；
- 2. 具备以下一种能力：熟练掌握经典与现代控制理论（包括经典线性系统和复杂非线性系统的运动控制原理及设计方法，基于频域、状态空间和优化的控制设计方法）；熟练掌握飞行力学中（包括掌握从牛顿力学到分析力学的现代动力学理论，了解飞飞行品质、飞行器操稳特性、飞行器设计基本原理）；熟悉系统辨识原理及基本方法；
- 3. 拥有技术激情、团队合作精神、快速学习和协同落地能力，具备良好的沟通交流能力。
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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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