长城汽车-强化学习算法开发岗(048219)

优缺点分析

角色解读

• 在自动驾驶领域深耕，成为强化学习算法专家，主导核心算法研发
• 向技术管理方向发展，带领团队负责自动驾驶决策规划系统的整体架构和优化
• 横向拓展至机器人、智能驾驶等更广泛的AI应用领域，成为行业领军人物
• 负责利用车辆采集的good/bad数据，构建和优化数据回流管道，以重建真值并改善自动驾驶在长尾场景下的表现
• 基于环境模型（如vector、neural）进行模型微调，提升模型在特定场景下的适应性和准确性
• 设计和优化训练rollout引擎，提高强化学习训练的效率
• 开发并应用offline RL、constrained RL、preference learning (RLHF-style)、DPO-style fine-tuning等先进算法，优化自动驾驶系统的整体性能
• 扎实的强化学习理论基础，熟悉offline RL、constrained RL等算法
• 熟悉数据管道设计和优化，有处理大规模真实数据经验
• 掌握模型微调技术，熟悉环境模型（如vector、neural）的应用
• 具备良好的编程能力，熟悉Python及主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）

申请策略

• 在申请时，可针对不同工作地点表达偏好，并说明理由
• 关注长城汽车在智能驾驶领域的战略布局，在面试中展现对业务的理解和热情
• 突出强化学习项目经验，特别是offline RL、RLHF、DPO等算法的实际应用案例
• 强调数据管道构建和优化经验，展示处理大规模真实数据的能力
• 展示模型微调和训练优化的具体成果，如性能提升、效率改善等量化指标
• 提及自动驾驶或相关领域的项目背景，体现行业理解
• 系统学习强化学习前沿算法，如offline RL、constrained RL、preference learning等
• 深入了解自动驾驶决策规划模块，补充相关领域知识

面试指南

• 回答项目经验时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出个人贡献和量化成果
• 对于算法设计问题，先阐述核心思想，再结合具体场景分析，最后提出优化方案
• 对于工程优化问题，从瓶颈分析入手，逐步提出解决方案，并说明权衡取舍
• 请详细介绍一下你在offline RL或RLHF项目中的具体工作，包括算法选型、数据处理和效果评估
• 如何设计一个数据回流管道来利用good/bad数据改善模型性能？
• 在模型微调过程中，你如何评估和避免过拟合？
• 请谈谈你对constrained RL在自动驾驶中应用的理解
• 你如何优化训练rollout引擎的效率？