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校招27届合伙人-计算机视觉算法专家(J14172)
天津/烟台 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 1、 博士学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、控制科学与工程、光学工程、数学（应用数学方向）、统计学等相关专业
- 2、 博士期间以第一作者在顶级会议或期刊发表过学术论文
- 3、 熟练掌握编程语言，精通至少一种深度学习框架
- 4、 深入理解深度学习核心理论，具备独立完成大型算法项目的能力
- 5、 具备优秀的逻辑思维、创新能力和团队协作精神，能够独立承担科研攻关任务
- 6、 满足以下任一条件者优先：
- 有工业视觉、机器人视觉或工业智能体相关项目经验
- 有模型部署大模型微调经验
- 获得过国家级学科竞赛一等奖或拥有相关领域发明专利
岗位描述
- 1、 负责工业智能化核心算法技术攻关，解决复杂场景下的高精度检测、定位、测量及自主决策问题
- 2、 完成计算机视觉系统或工业智能体系统的方案设计、研发与落地实施
- 3、 主导深度学习模型的训练、调优、压缩与边缘端高性能部署，提升算法精度与运行效率
- 4、 跟踪计算机视觉、大模型与智能体领域国际前沿技术，开展前瞻性技术预研，形成自主知识产权
- 5、 撰写高水平技术文档、专利申请文件与学术论文
- 6、 与硬件、软件团队深度协作，完成算法系统的集成与联调，保障项目顺利交付
- 1、 博士学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、控制科学与工程、光学工程、数学（应用数学方向）、统计学等相关专业
- 2、 博士期间以第一作者在顶级会议或期刊发表过学术论文
- 3、 熟练掌握编程语言，精通至少一种深度学习框架
- 4、 深入理解深度学习核心理论，具备独立完成大型算法项目的能力
- 5、 具备优秀的逻辑思维、创新能力和团队协作精神，能够独立承担科研攻关任务
6、 满足以下任一条件者优先：
有工业视觉、机器人视觉或工业智能体相关项目经验
有模型部署大模型微调经验
获得过国家级学科竞赛一等奖或拥有相关领域发明专利
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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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