大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向高级研究员或技术专家发展，深入掌握大规模模型训练技术
• 可转向自动驾驶系统架构师或 AI 负责人岗位
• 也可向通用人工智能其他方向（如多模态、强化学习）拓展
• 负责训练和评估智能驾驶领域的基座模型，探索物理 AI 的 scaling law
• 参与大规模数据处理和模型训练，优化模型架构和表征学习
• 与团队合作推动算法在自动驾驶场景中的落地应用
• 扎实的深度学习基础，熟练使用 PyTorch 框架
• 具备模型架构设计或视觉表征学习经验
• 熟悉工业级数据处理和分布式训练流程
• 有较强的工程能力和代码实现能力

申请策略

• 投递前了解元戎启行的技术路线和产品，结合其自动驾驶方向定制简历
• 准备一个关于你曾参与的大规模模型训练案例，突出 scaling law 探索
• 突出在深度学习、PyTorch 方面的项目经验，尤其是大规模模型训练或数据处理相关
• 强调参与过的自动驾驶、视觉表征学习或相关竞赛（如 Kaggle）经历
• 展示开源项目贡献或 GitHub 链接，体现技术深度
• 量化成果，如训练数据规模、模型性能提升指标等
• 深入学习分布式训练框架（如 DeepSpeed、Megatron）
• 补充自动驾驶场景的感知、预测算法知识

面试指南

• 先给出核心思路，再结合具体项目实例，强调难点和解决方案
• 对于 scaling law 问题，可从数据量、模型容量、计算资源关系入手，结合论文观点
• 工程问题回答时，展示系统性思考（如梯度累积、混合精度、内存优化等）
• 请描述你参与过的一个大规模模型训练项目，包括数据规模、模型架构和优化方法
• 你对物理 AI 的 scaling law 有何理解？如何验证？
• 在训练过程中遇到过哪些工程问题（如显存不足、收敛困难）？如何解决？
• 请介绍一种你熟悉的视觉表征学习方法及其适用场景
• 如果让你设计一个自动驾驶的基座模型，你会如何考虑？