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校招2027AIDU-基础模型架构师(J99976)
北京市 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 1. 计算机科学、电子信息、自动化、车辆工程等相关专业全日制硕士及以上学历，研究方向聚焦计算机视觉、深度学习、机器人等领域；
- 2. 熟悉主流深度学习框架，精通模型训练、调优及部署全流程；
- 3. 具备大模型（如Transformer、多模态融合模型等）研发经验，熟悉分布式训练、混合精度加速等技术；
- 4. 扎实的编程功底，熟练掌握Python/C++，具备高性能代码优化与复杂系统开发能力；
- 5. 对自动驾驶技术有强烈热情，具备优秀的学习能力与技术敏锐度；
- 6. 在CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML等顶会或顶级期刊发表过一作论文者优先；
- 7. 有自动驾驶、机器人或AI大模型相关项目实践经验者优先；
- 8. 熟悉大规模数据处理工具，有大规模分布式模型训练(千卡以上)经验者优先。
- 招聘部门：自动驾驶技术部
岗位描述
【岗位职责】
- 1. 基础模型
-构建自动驾驶统一模型底座，研发多模态主干结构和子任务；模型蒸馏与轻量化；
-结合语言对齐、生成式自监督、半监督等技术，研发大规模预训练，提升复杂场景下的泛化能力与鲁棒性；
- 2. 数据与模型迭代
-结合3D几何及重建等技术，建设数据自动化产线-设计并实现多阶段预训练-后训练的流程建设与数据使用策略。
【任职要求】
- 1. 计算机科学、电子信息、自动化、车辆工程等相关专业全日制硕士及以上学历，研究方向聚焦计算机视觉、深度学习、机器人等领域；
- 2. 熟悉主流深度学习框架，精通模型训练、调优及部署全流程；
- 3. 具备大模型（如Transformer、多模态融合模型等）研发经验，熟悉分布式训练、混合精度加速等技术；
- 4. 扎实的编程功底，熟练掌握Python/C++，具备高性能代码优化与复杂系统开发能力；
- 5. 对自动驾驶技术有强烈热情，具备优秀的学习能力与技术敏锐度；
- 6. 在CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML等顶会或顶级期刊发表过一作论文者优先；
- 7. 有自动驾驶、机器人或AI大模型相关项目实践经验者优先；
- 8. 熟悉大规模数据处理工具，有大规模分布式模型训练(千卡以上)经验者优先。
招聘部门：自动驾驶技术部
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该岗位可能会问的问题
基于 后端开发 岗位的常见面试问题整理
请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子
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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}
MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树
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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少
你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色
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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少
什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣
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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择
如何设计一个高并发的秒杀系统
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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃
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