科大讯飞
校招AI研究算法工程师-AIGC方向(J13711)
合肥 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 1、硕士及以上学历，计算机、自动化、电子信息和软件等相关专业优先
- 2、熟悉掌握 Python/C++ 等一门或多门语言，良好的编程习惯和代码风格
- 3、扎实的计算机视觉和深度学习基础（偏计算机视觉）或者扎实的图形学基础（偏图形学）
- 4、熟悉如 PyTorch、Tensorflow 等一种或多种深度学习框架或者图形渲染库
- 5、加分项：
- 1）对于下列（但不限于）其中一个或多个方向有所熟悉和掌握：在图像生成、视频生成、虚拟人驱动等方向有丰富经验
- 2）在相关领域顶级期刊或会议发表过论文如CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH、SIGGRAPHAsia、3DV等，或者 ACM 相关经历和奖项
- 此岗位为科大讯飞集团统一招聘岗位，人员通过简历筛选、笔试、初试、复试、终审等环节后录用。
岗位描述
- 1、参与图像/视频生成算法的设计及研发；
- 2、参与数字人（2D及3D）的生成和驱动算法设计及研发；
- 1、硕士及以上学历，计算机、自动化、电子信息和软件等相关专业优先；
- 2、熟悉掌握 Python/C++ 等一门或多门语言，良好的编程习惯和代码风格；
- 3、扎实的计算机视觉和深度学习基础（偏计算机视觉）或者扎实的图形学基础（偏图形学）；
- 4、熟悉如 PyTorch、Tensorflow 等一种或多种深度学习框架或者图形渲染库；
5、加分项：
- 1）对于下列（但不限于）其中一个或多个方向有所熟悉和掌握：在图像生成、视频生成、虚拟人驱动等方向有丰富经验；
- 2）在相关领域顶级期刊或会议发表过论文如CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH、SIGGRAPHAsia、3DV等，或者 ACM 相关经历和奖项；
此岗位为科大讯飞集团统一招聘岗位，人员通过简历筛选、笔试、初试、复试、终审等环节后录用。
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。