EBM（端到端大模型）算法专家

优缺点分析

角色解读

• 可向自动驾驶算法首席科学家或技术总监方向发展，主导下一代技术路线
• 也可转型为端到端智驾架构师，成为连接前沿算法与量产工程的核心桥梁
• 负责端到端自动驾驶大模型的前沿算法预研与技术突破，探索纯模型方案的技术边界
• 推动城区自动驾驶纯模型方案的量产落地，解决工程化问题并提升产品性能
• 构建并完善大模型方案的研发迭代体系，提升团队整体研发效能
• 精通C/C++或Python，具备扎实的数学基础与数据结构算法能力
• 深入理解强化学习、SFT/RLHF等大模型训练技术及其在自动驾驶中的应用
• 具备复杂的系统工程经验，能够平衡算法性能与量产落地的实时性、稳定性要求

申请策略

• 了解初速度在端到端智驾方面的技术布局与量产车型合作情况，展现对业务的深度思考
• 准备好针对算法突破与量产落地之间平衡的深度见解，这是面试官非常看重的工程思维
• 突出在SFT/RLHF或强化学习领域的实际项目经验及落地成果，强调量化指标
• 展示ACM/RoboMaster等竞赛获奖经历或优秀开源项目贡献，证明底层代码与算法能力
• 强调复杂系统工程经验，说明如何平衡算法性能与系统实时性、资源消耗
• 深入研读端到端自动驾驶最新论文（如UniAD、VAD等），掌握前沿技术动态
• 提升大模型训练与部署优化的工程能力，关注强化学习在决策规划中的前沿应用

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，重点突出量化指标（如性能提升百分比、延迟降低等）
• 技术深度与工程广度结合：从数学原理到工程实现，再到量产边界条件的考量，展现全局架构思维
• 请详细介绍你在SFT/RLHF或强化学习项目中的具体贡献与落地效果？
• 端到端大模型在城区自动驾驶量产落地中，最大的技术挑战是什么？你是如何解决的？
• 如何构建和完善端到端智驾大模型的研发迭代体系？
• 请分享一个你主导的复杂系统工程经验，如何平衡算法性能与系统实时性？
• 复习强化学习、大模型微调（SFT/RLHF）的核心算法与最新进展，准备底层技术细节
• 了解初速度目前的量产方案（如Mpilot）及端到端技术路线，结合JD思考技术演进方向