笔试面试指南

1. 学历及专业 - 硕士； - 应用数学、控制科学与工程、自动化、车辆工程、机械工程、计算机、人工智能等相关专业； - 具有较强数学建模、控制理论或优化算法背景者优先。 2. 数学与算法基础 - 具备良好的数学基础和逻辑分析能力，能够理解并应用数学方法解决实际工程问题； - 对数学建模、数据分析、优化算法或控制算法具有较强兴趣和学习能力； - 重点关注将实际工程问题抽象为数学问题，并形成可计算、可验证模型的能力。 3. 建模与算法能力 具备较强的数学建模和算法分析能力，能够： - 对复杂工程问题进行合理假设； - 建立数学模型； - 定义目标函数、约束条件及评价指标； - 选择合适的求解方法； - 对模型结果进行验证和…

学历与专业 - 2027届本科及以上学历，硕士、博士优先。 - 计算机、人工智能、自动化、控制科学、机器人、电子信息、车辆工程、软件工程等相关专业。 编程与工程基础 - 熟练使用Python，掌握C/C++，能够独立完成算法模块、功能软件或工程工具开发。 - 具备扎实的数据结构、算法、操作系统和计算机网络基础。 - 熟悉Linux开发环境，能够开展代码调试、日志分析和性能问题定位。 - 熟悉Git，具备良好的编码规范、软件测试和版本管理意识。 系统设计基础 - 掌握状态机、时序逻辑、接口设计或系统建模中的一种或多种方法。 - 能够将复杂场景拆解为清晰的状态、行为、约束和系统交互关系。 - 了解嵌入式系统、实时系统、通信协议或分布式系…

我们希望你具备 博士学历，计算机、人工智能、软件工程、人机交互、机器人、操作系统、分布式系统等相关方向。 熟悉以下至少一个方向： AI Agent、tool calling、MCP、workflow engine、多 Agent 协作； OpenClaw、AutoGPT、LangGraph、CrewAI、Dify、Coze 等 AI 应用 / Agent 框架； 大模型应用开发、长期记忆、RAG、agent memory、context engineering； 应用沙箱、权限系统、安全策略、可信执行、隐私保护； OS、应用框架、中间件、SOA、端云协同或开发者生态。 能够从 AI 应用形态反推底层系统架构，而不只是开发单个 dem…