长城汽车-视频时序预训练开发岗（Video Foundation）(048212)

优缺点分析

角色解读

• 从视频预训练专家成长为智能驾驶AI领域的核心技术骨干，主导前沿算法研发
• 可向技术管理方向发展，带领团队推动视频基础模型在自动驾驶中的落地
• 有机会参与行业顶级会议和开源项目，提升个人技术影响力
• 负责长时序驾驶视频的预训练模型开发，包括多尺度时序建模和动作条件建模，以提升模型对驾驶场景的理解能力
• 应用长上下文训练技巧（如分片、检索、缓存、稀疏注意力）来优化训练效率和模型性能
• 推动视频表征在自动驾驶下游任务（如规划、世界模型）中的迁移，促进技术落地
• 扎实的深度学习基础，熟悉视频预训练、多模态学习等前沿技术
• 精通长上下文训练技巧，如分片、检索、缓存、稀疏注意力等
• 具备自动驾驶或相关领域经验，了解规划、世界模型等任务
• 熟练掌握PyTorch等深度学习框架，具备大规模分布式训练经验

申请策略

• 了解长城汽车在智能驾驶领域的技术布局和产品方向，在面试中体现对业务的理解
• 准备一个完整的技术项目案例，展示从问题定义到模型落地的全流程能力
• 突出视频预训练、多模态学习或相关领域的项目经验，量化模型性能提升
• 强调长上下文训练技巧（如分片、检索、缓存、稀疏注意力）的实际应用案例
• 展示在自动驾驶规划或世界模型任务上的迁移经验，体现业务落地能力
• 补充学习最新的视频预训练论文和开源项目，如VideoMAE、Omnivore等
• 实践长上下文训练优化技术，如FlashAttention、LongNet等

面试指南

• 采用STAR法则，清晰描述项目背景、任务、行动和结果，突出技术难点和解决方案
• 结合具体技术细节，如模型架构、训练技巧、性能指标，展示深度理解
• 强调与业务场景的结合，体现技术对实际问题的价值
• 请介绍你在视频预训练或相关领域的一个项目，如何设计模型和训练策略？
• 如何解决长视频序列训练中的计算和内存瓶颈？请举例说明
• 如何评估视频预训练模型在下游任务（如规划、世界模型）中的效果？
• 你如何设计多尺度时序建模或动作条件建模？
• 在分布式训练中，如何优化数据加载和通信效率？