技术中心-智能座舱大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在模型训练、压缩、部署等方向深耕，成为大模型领域的权威专家
• 技术管理路线：积累项目经验后，可向技术团队负责人或技术经理方向发展，带领团队攻关核心技术难题
• 业务架构路线：深入理解智能座舱业务，成长为懂技术、懂业务的解决方案架构师，主导技术方向规划
• 负责智能座舱场景下大语言模型和多模态模型的选型、定制化设计与全流程训练，包括预训练、指令微调和强化学习
• 专注于模型在生产环境的高效部署，运用量化、剪枝、蒸馏和KV Cache优化等技术，确保模型在车机硬件上流畅运行
• 基于线上数据和业务指标，持续迭代优化模型性能，提升用户体验和响应速度
• 与产品、工程、数据团队紧密协作，推动大模型技术在智能座舱业务中的规模化落地
• 精通Python和C++，具备扎实的工程实现能力和代码规范意识
• 熟练掌握主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），并能进行模型训练和调优
• 深入理解模型压缩技术（量化、剪枝、蒸馏），并有实际项目经验
• 熟悉CUDA编程和模型部署加速工具，具备高性能算子优化能力者优先

申请策略

• 提前了解长城汽车在智能化领域的布局和产品，在面试中展示对业务的思考
• 准备一个完整的项目案例，从问题定义、技术选型到最终效果，展示你的技术深度和工程化能力
• 突出大模型（LLM/VLM）训练、微调、压缩和部署的完整项目经验，用具体数据和成果量化贡献
• 强调Python和C++的工程能力，展示高性能算子优化或CUDA编程的实践经验
• 提及与产品、工程团队协作推动技术落地的案例，体现跨团队合作能力
• 如有端到端自动驾驶模型经验，务必重点突出，这是加分项
• 系统复习模型量化、剪枝、蒸馏等模型压缩技术，并动手实践相关开源工具
• 深入学习CUDA编程和GPU底层优化，提升高性能计算能力

面试指南

• STAR法则：描述项目背景（Situation）、任务（Task）、行动（Action）和结果（Result），突出个人贡献和技术难点
• 对比分析法：在回答技术选型问题时，对比不同方案的优劣，展示你的技术判断力
• 量化思维：用具体的数据（如性能提升百分比、延迟降低数值）来支撑你的回答，体现工程化思维
• 请详细描述你参与过的一个大模型训练或部署项目，包括技术选型、遇到的挑战和解决方案
• 如何对一个大模型进行量化？量化后模型精度下降如何处理？
• 在模型部署时，如何平衡推理速度和模型精度？
• 请解释KV Cache优化在大模型推理中的作用和实现方式
• 如何评估一个智能座舱大模型应用的效果？你会关注哪些指标？