蔚来
校招提前批-AI产品运营
上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 学历与背景
- ·2027届全日制本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息、数据科学等信息类/AI相关工科专业优先
- · 对AI技术和数字化产品有浓厚兴趣，日常关注AI行业动态，乐于探索新技术、新工具
- 核心能力
- · 创新思维：对新鲜事物保持敏锐好奇心，善于提出新颖想法和改进建议，愿意用创造性方式解决问题
- ·学习敏捷：接受新事物能力强，能够快速掌握新工具、新方法，在快节奏环境中持续成长
- · 数据敏感：具备基础的数据分析能力，善于从数据中发现问题、验证假设、优化策略
- · 沟通协作：优秀的跨团队沟通与协作能力，能够高效推动多方资源协同落地。
- 加分项（非必须，但会让你更亮眼）
- ·有AI产品/数字化产品相关的实习、项目或竞赛经验
- ·熟练使用至少一种AI工具（如ChatGPT、Claude、Midjourney、Copilot等）解决实际问题
- ·有个人AI相关实践作品（如AI项目、博客、开源贡献、自媒体内容等）
- ·对AIGC、LLM应用、AI Agent、RAG等技术方向有深入理解和探索
- ·具备SQL、Python等数据分析基础，或使用过数据分析工具（如Tableau、Power BI）。
岗位描述
- 1. 产品运营与增长：参与数字化/AI产品的全生命周期运营，包括用户调研、需求分析、功能推广、用户增长与活跃度提升，协助打造高用户价值的产品体验。
- 2. AI运营探索：深入探索AI工具在产品运营场景中的创新应用，包括但不限于智能内容生成、用户行为预测、自动化运营流程设计，推动"AI+运营"新范式在业务中的落地。
- 3. 用户洞察与数据驱动：参与用户访谈、问卷调研与数据分析，提炼用户痛点与核心需求，输出可落地的运营策略建议，用数据驱动产品迭代。
- 4. 内容策划与传播：策划并执行数字化/AI产品的内部推广活动，设计用户触达路径（如图文、短视频教程、互动活动），提升产品渗透率与使用深度。
- 5. 跨团队协作：作为产品、技术、业务团队的桥梁，协调资源推动运营需求落地，确保项目高效推进。
- 6. 前沿趋势跟踪：持续关注AIGC、Agent、多模态交互等AI技术趋势，结合业务场景提出创新性的产品运营思路。
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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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