蔚来
校招提前批-AI引擎研发工程师
上海/北京 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 计算机、软件工程、自动化等相关专业本科及以上
- 熟练掌握 C/C++ 和 Python 开发，常用设计模式、算法及数据结构
- 熟悉QAT以及PTQ量化原理与算法，包括但不限于KL散度、Percentile以及针对LLM的SmoothQuant，LLM.int8、GPTQ等
- 熟悉编译原理，熟悉 TVM/XLA/MLIR 等 深度学习编译栈内部实现原理
- 独立的开发、性能分析、问题追踪修复能力
- 良好的编程风格习惯、文档撰写能力，团队沟通协作能力
- 加分项：
- 熟悉异构计算平台，能够深入理解底层硬件
- AI编译器开发经验
- 参与相关社区代码贡献（如TVM、MLIR、Triton、Microsoft NNI等）
岗位描述
- 1. 负责AI引擎深度学习模型量化压缩算法研究和开发
- 2. 负责支撑智能辅助驾驶算法模型的落地，确保量化压缩精度符合指标
- 3. 负责基于 AI 编译栈深度学习引擎的实现及优化
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。