长城汽车-VLA预训练技术开发岗(048209)

优缺点分析

角色解读

• 可向VLA算法专家或技术负责人方向发展
• 可横向拓展至后训练、强化学习、世界模型等方向
• 在自动驾驶领域积累深厚经验，可跳槽至其他头部车企或科技公司
• 负责VLA基础模型的路线规划，包括输入表示、backbone和token化方案的设计
• 设计并落地大规模预训练任务，如视频-动作、时空对比、掩码建模等
• 确保训练稳定性、可复现性，并建立指标体系，与后训练、强化学习、世界模型团队协同
• 扎实的深度学习基础，熟悉Transformer、多模态模型等
• 有大规模预训练经验，熟悉分布式训练、混合精度训练等
• 熟悉自动驾驶相关技术，如BEV感知、视频理解等
• 具备良好的工程能力，熟悉PyTorch等深度学习框架

申请策略

• 关注长城汽车在自动驾驶领域的布局，了解其技术路线
• 在面试中展示对VLA技术的深入理解和热情
• 突出大规模预训练项目经验，包括数据、模型、训练细节
• 强调对Transformer、多模态模型的理解和实践
• 如有自动驾驶相关项目（如BEV、感知）务必突出
• 展示工程能力，如分布式训练、性能优化等
• 了解VLA相关论文和开源项目，如RT-2、UniAD等
• 补充强化学习、世界模型相关知识

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动和结果
• 技术深度+业务理解：不仅讲技术细节，还要说明对自动驾驶业务的价值
• 结构化表达：分点阐述，逻辑清晰
• 请介绍你参与过的大规模预训练项目，如何保证训练稳定性？
• VLA模型与传统视觉模型相比有哪些挑战？
• 如何设计预训练任务来提升模型的动作预测能力？
• 你如何看待VLA与强化学习、世界模型的结合？
• 在分布式训练中遇到OOM或loss发散如何解决？