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校招【27届校招】研发质量工程师（广州）
广州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 任职要求
- 本科及以上学历，计算机、软件工程、电子信息、车辆工程、AI相关专业。
- 具备扎实的安卓系统基础认知，了解智能座舱安卓车载系统运行逻辑，具备敏锐的软件质量风险识别、问题排查意识。
- 熟悉软件研发质量管理体系，掌握缺陷管理、过程管控等核心流程，了解常规软件质量工具及质量管控方法
- 具备优秀的逻辑分析、问题拆解能力，能够独立跟进质量问题闭环；擅长跨团队沟通协调，执行力、推动力强，有主动进取的工作心态。
- 备良好的抗压能力，对待质量工作严谨细致，有车企、智能座舱、互联网软件质量相关实习经验者优先。
岗位描述
岗位描述
- 1、参与智能座舱在研新车型及OTA发布过程全流程的质量管控工作，根据项目质量计划进行过程监督检查与跟进；
- 2、参与智能座舱业务场景中针对需求评审、代码开发、版本测试、上线发布等环节，识别规范落地问题、流程漏洞、过程质量风险，完成问题记录，分析问题原因，针对重大问题发起复盘优化；
- 3、参与评估软件缺陷问题的风险，对发现的质量问题能够进行初步分析和定位，协同专业经理、产品、研发、测试推进高风险问题的解决；
- 4、对接公司级研发质量体系，跟进本中心的质量指标达成情况，根据公司要求，完成通用智能中心质量目标达成情况和风险同步；
- 5、参与团队研发质量流程体系、质量指标体系的搭建与优化工作，梳理/编制/迭代相关的流程规范、质量标准，推动流程制度落地；
- 6、主动跟进学习智能座舱行业前沿技术、AI开发范式和模型开发范式下的研发流程体系建设，学习新型研发体系搭建逻辑。
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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）
查看答题思路
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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