大模型算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习生转正后晋升为正式算法工程师，参与核心模型研发
• 向大模型或自动驾驶方向专家发展，成为团队技术骨干
• 积累经验后可转型为技术负责人或架构师，主导项目方向
• 探索多模态大模型（VLM）在自动驾驶中的应用，如长尾场景理解、数据自动标注
• 参与VLM的SFT和RLHF微调，优化模型在自动驾驶场景下的表现
• 设计和训练视觉-语言-动作模型（VLA），推动大模型从理解走向决策
• 研究模型量化、蒸馏等压缩技术，探索在车端部署的可行性
• 扎实的Python和PyTorch编程能力，能独立实现和调试模型
• 熟悉LLM/VLM微调、RLHF或Diffusion Model的实战经验
• 深入理解Transformer架构和注意力机制原理
• 对自动驾驶场景和长尾问题有基本认知

申请策略

• 在求职信中表达对自动驾驶+大模型结合的热情，并具体说明你能带来的贡献
• 了解公司产品和技术栈（如元戎启行的自动驾驶方案），面试中展示行业洞察
• 突出LLM/VLM微调或RLHF相关项目经历，最好有具体数据指标
• 如有论文发表或开源贡献，单独列出并说明贡献
• 强调PyTorch和Python编程能力，可附GitHub链接
• 展示对Transformer和注意力机制的理解，可用博客或笔记佐证
• 提前熟悉常见的VLM框架（如LLaVA、Qwen-VL）和训练工具
• 学习自动驾驶基础知识，如感知、预测、规划等，了解长尾场景

面试指南

• 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验问题，突出技术难点和量化成果
• 对于原理类问题，先讲核心概念，再结合实际应用举例，最后总结优缺点
• 对于开放性问题，展示结构化思考，先分析问题关键点，再提出方案，并说明权衡
• 请描述你做过的一个大模型微调项目，包括数据准备、训练策略和效果评估
• 解释Transformer中自注意力机制的原理，以及如何优化长序列计算
• VLM在自动驾驶中可能遇到哪些挑战？你有什么解决思路？
• 你对RLHF的理解？如何将其应用在自动驾驶场景？
• 描述模型量化或蒸馏的一种方法，并说明其对部署的影响