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校招27届合伙人-AI算法技术专家(J14173)
烟台/天津 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 1、博士学历，人工智能、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、控制工程等计算机相关专业
- 2、掌握机器学习、深度学习、线性代数、概率论、最优化等算法相关基础理论知识及工程落地应用
- 3、熟悉公司现有核心算法模型、业务算法链路及产品整体算法运行原理
- 4、可以熟练应用算法主流开发框架进行模型搭建、代码编写与模型训练
- 5、可以熟练使用数据分析及可视化工具开展数据处理、实验绘图与结果复盘
- 6、具备算法方案设计、模型参数选型、数据集清洗标注以及算法仿真、现场联调优化的能力。
岗位描述
- 1、依据市场、客户需求完成算法整体方案设计，开展算法模型搭建、代码开发、仿真测试、参数调优，输出算法设计文档、测试报告；
- 2、跟踪计算机视觉、大模型、智能体前沿技术，开展技术调研、竞品分析、业务痛点梳理；负责深度学习模型训练、调优、压缩及边缘部署，持续提升算法精度、效率与稳定性，打造行业领先核心算法；
- 3、对接内外部需求提供全流程算法技术支持，排查解决联调、项目现场算法异常与适配问题；协同软硬件团队完成系统集成联调，高效闭环各类技术故障，支撑项目落地与订单转化；
- 4、梳理沉淀技术成果，编写全套技术文档、测试资料，撰写专利申报材料与技术论文，完成创新成果知识产权申报；
- 5、负责国内外客户新增业务需求挖掘，持续优化算法性能、鲁棒性，保持产品技术竞争力。
- 1、博士学历，人工智能、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、控制工程等计算机相关专业；
- 2、掌握机器学习、深度学习、线性代数、概率论、最优化等算法相关基础理论知识及工程落地应用；
- 3、熟悉公司现有核心算法模型、业务算法链路及产品整体算法运行原理；
- 4、可以熟练应用算法主流开发框架进行模型搭建、代码编写与模型训练；
- 5、可以熟练使用数据分析及可视化工具开展数据处理、实验绘图与结果复盘；
- 6、具备算法方案设计、模型参数选型、数据集清洗标注以及算法仿真、现场联调优化的能力。
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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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