高德-大模型应用算法工程师-出行agent方向

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在算法领域深耕，成为大模型应用专家
• 技术管理路线：带领团队，负责核心算法方向
• 业务专家路线：深入业务，成为出行领域AI应用专家
• 负责出行场景下大模型Agent的算法研发，包括VLM的SFT、RL等训练优化
• 设计并实现Agent的工具调用、技能编排和复杂推理逻辑
• 与业务团队合作，将大模型技术落地到高德地图的出行服务中
• 参与前沿技术探索，发表高水平论文，提升团队技术影响力
• 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉大模型和Agent相关技术
• 熟练使用Python、PyTorch等工具，具备良好的编程能力
• 有NLP、CV或多模态数据处理经验，了解SFT、RL等训练方法
• 具备良好的逻辑思维和沟通能力，能够快速学习新技术

申请策略

• 了解高德地图的业务场景，思考大模型如何应用
• 准备项目案例，展示算法落地能力
• 突出大模型、Agent相关项目经验，尤其是SFT、RL等训练细节
• 展示在顶级会议或期刊发表的论文，体现研究能力
• 强调编程能力，如Python、PyTorch的熟练使用
• 体现业务落地能力，如将算法应用到实际场景的案例
• 补充大模型训练和Agent相关技术，如RLHF、PEFT等
• 学习多模态数据处理和模型训练方法

面试指南

• 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
• 强调技术深度和业务价值，展示思考过程
• 结合具体案例，量化成果
• 请介绍你参与的大模型项目，具体负责哪些部分？
• 如何设计一个Agent的tool调用和任务编排？
• 你如何优化VLM的SFT训练？
• 谈谈你对Agentic reasoning的理解
• 如何将大模型技术应用到出行场景？