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校招【27届校招】空间智能算法工程师
广州/上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届研究生及以上学历，计算机、人工智能、自动化、机器人、测绘遥感、电子信息等相关专业优先
- 具备计算机视觉、深度学习、三维几何或机器人相关基础，在三维重建、空间理解、视频生成、生成式数据、自动驾驶或机器人方向中至少一个方向有项目实践经验
- 具备一定的算法问题拆解与实验分析能力，能够结合项目目标进行方案理解、实验对比和结果分析
- 具备基础工程实现能力，熟悉 Python，了解 PyTorch / TensorFlow 等至少一种深度学习框架，能够完成数据处理、模型训练、评估分析或实验 pipeline 开发
- 具备较好的论文阅读与方法复现能力，能够跟进相关方向前沿技术，并理解其在实际场景中的应用价值
- 具备良好的沟通协作能力、学习能力和项目推进意识，能够在团队协作中持续学习并解决实际问题。
- 加分项
- 有三维重建、深度估计、NeRF、3D Gaussian Splatting、多视图立体、SLAM、场景理解等相关项目经验
- 有图像/视频/3D 生成、合成数据、仿真数据或世界模型相关经验
- 有自动驾驶、机器人、具身智能等相关科研、实习、竞赛或课程项目经验
- 有从数据处理、模型训练到评估分析的完整实验经历，或有算法训练、数据生产、生成式数据 pipeline 搭建经验
- 在相关方向有论文发表、开源项目、竞赛成果、优秀课程项目或产品落地经验。
岗位描述
职责概述：负责自动驾驶与机器人场景下空间智能相关算法研发工作，围绕三维重建、空间理解、视频/3D 生成式数据等方向，参与数据构建、模型训练、算法评估与优化，支持核心业务场景中的算法能力建设与落地。
岗位职责
- 1、参与算法研发与模型训练：参与三维场景重建、空间理解、视频理解、图像/视频/3D 生成等方向的算法研发、实验验证与模型迭代，提升模型在几何精度、时空一致性和场景泛化能力方面的表现；
- 2、参与数据质量评估体系建设：参与重建数据、生成数据和仿真数据的质量评估工作，协助建立评估标准、指标体系和问题归因方法，支撑模型训练、效果分析与算法优化闭环；
- 3、参与数据生产流程优化：参与面向感知、规划、场景理解等任务的数据生产与处理流程优化，提升数据覆盖度、多样性和长尾场景补全能力；
- 4、参与生成式数据探索与落地：参与图像生成、视频生成、3D 生成、仿真合成等方向的技术探索，协助提升生成数据质量，推动生成式数据在训练数据构建和算法评测中的应用。
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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）
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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