大华
校招【研发中心】2027届智能算法工程师(J24406)
杭州 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 1、硕士及以上学历
- 2、了解计算机视觉、图像处理、模式识别和机器学习等领域相关知识
- 3、了解C/C++、Python开发语言，具有良好的英语阅读能力和数学功底，能够根据相关文献进行代码实现
- 4、至少了解目标检测、目标跟踪、目标识别、事件检测、图像检索等算法中的一种，并至少有一个相关项目经验
- 5、至少熟悉Caffe、TensorFlow和PyTorch等深度学习框架中的一种，对深度学习框架的底层实现有一定理解，并至少有一个相关项目经验
- 6、有大模型开发经验者优先；有CV领域AI项目落地经验者优先；获得国际赛事重要奖项者优先，有高水平论文发表者优先。
岗位描述
部门介绍
大华先进技术研究院致力于人工智能算法的研究实现与前沿技术的预研，以视频为核心，至今已有17年的人工智能技术和行业应用积累，通过端到端研发全链路能力，不断深入细分行业业务，持续拓宽人工智能场景化业务，构建了丰富的人工智能技术布局，实现了人工智能产业化应用和落地。团队经过多年在该领域的深耕，多项视觉算法已处于国际领先水平，在各类国际算法竞赛中斩获60余项全球第一。拥有国家级博士后科研工作站、浙江省企业研究院、浙江省工程研究中心，承接国家及省级专项19项，参与国家及行业标准15项，申请专利受理2200余项，已授权600余项，发布EI及以上论文110余篇。
工作职责
负责视频和图像相关智能算法的调研、设计、开发和维护工作。
- 1、硕士及以上学历；
- 2、了解计算机视觉、图像处理、模式识别和机器学习等领域相关知识；
- 3、了解C/C++、Python开发语言，具有良好的英语阅读能力和数学功底，能够根据相关文献进行代码实现；
- 4、至少了解目标检测、目标跟踪、目标识别、事件检测、图像检索等算法中的一种，并至少有一个相关项目经验；
- 5、至少熟悉Caffe、TensorFlow和PyTorch等深度学习框架中的一种，对深度学习框架的底层实现有一定理解，并至少有一个相关项目经验；
- 6、有大模型开发经验者优先；有CV领域AI项目落地经验者优先；获得国际赛事重要奖项者优先，有高水平论文发表者优先。
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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）
查看答题思路
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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