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校招【27届校招】战略规划AI培训生
广州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2026年9月–2027年8月毕业的国内外应届毕业生。
- 理工科或经管+理工复合背景优先，具备扎实的逻辑思维与书面表达能力。
- 对 AI 技术应用有实践热情，能主动使用大模型、智能办公等工具辅助学习与工作。
- 具备基础编程、数据分析或 AI 工具使用经验者优先（如 Python、SQL、常见 AI 应用等）。
- 学习能力强、自驱力好，对智能汽车行业有持续关注。
- 沟通协作顺畅，做事细致，有研究、咨询或科技行业实习经历者优先。
- 符合公司探索者计划培养要求，愿意在导师带教下快速成长。
岗位描述
- 1. 参与公司战略规划相关课题研究，协助完成行业分析、竞品对标及专题报告撰写。
- 2. 运用 AI 工具辅助信息检索、资料整理、报告生成与知识沉淀，提升研究效率与交付质量。
- 3. 跟踪新能源汽车及智能化领域动态，参与部门重点议题的资料收集与观点提炼。
- 4. 在导师指导下参与实战项目，完成从调研到成果输出的课题研究闭环。
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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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