AI大模型算法工程师/专家

优缺点分析

角色解读

• 可向AI大模型技术专家或架构师方向发展，深耕座舱AI领域
• 有机会转向技术管理岗位，带领算法团队攻克核心难题
• 随着智能座舱普及，可拓展至自动驾驶、车联网等跨领域AI应用
• 负责座舱语音识别和多模态模型的训练与精调，解决中英混杂、方言识别等难点
• 设计并优化Function Calling框架，实现自然语言到车控API的精准映射
• 研发视觉、语音、触控、车态信号四模态融合决策模型，处理跨模态冲突
• 推动模型与座舱软硬件适配，支持产品演示和车展展示
• 精通TensorFlow或PyTorch，掌握模型微调、量化、蒸馏全流程
• 扎实的语音识别和多模态融合算法基础，有实际项目经验
• 熟悉Code-Switching、多模态冲突处理等前沿技术
• 较强的工程落地能力，能独立设计并执行后训练方案

申请策略

• 了解博世在汽车AI领域的布局，面试时展现对智能座舱技术趋势的思考
• 准备一个完整的后训练项目案例，从问题定义、方案设计到效果提升，展示系统思维
• 重点突出语音识别、多模态或多轮对话相关的项目经验，特别是后训练和精调部分
• 展示使用TensorFlow/PyTorch进行模型量化、蒸馏的具体案例和效果
• 如果有车载或座舱相关项目经历，务必放在显眼位置
• 列出技术博客、开源贡献或学术论文，体现技术深度
• 补充Code-Switching和方言识别领域的最新论文或预训练模型
• 学习Function Calling和Agent框架的设计思路，了解最新进展

面试指南

• 采用STAR法则：简述任务背景、目标、行动和结果，突出技术难点和量化成果
• 对开放性问题，先界定问题范围，再提出多种解决方案并对比优劣，最后给出推荐
• 结合具体技术和业务场景，展示工程思维和落地能力
• 请详细描述一次你主导的模型后训练或精调项目，遇到了哪些挑战？如何解决的？
• 如何处理多模态数据中的跨模态冲突？请举例说明
• 设计一个Function Calling的意图映射方案，如何保证高准确率？
• 在资源受限的车载芯片上，如何优化大模型推理性能？
• 你对Code-Switching（中英混杂）的语音识别有哪些改进思路？