长城汽车-一段式模型训练岗(048217)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：从模型训练工程师成长为自动驾驶算法专家
• 管理路线：带领团队负责端到端模型研发
• 行业前景：端到端自动驾驶是行业趋势，经验可迁移至其他车企或科技公司
• 负责一段式端到端自动驾驶模型的结构设计与调优，整合现有轨迹规划能力
• 参与模型训练全流程，解决收敛、稳定性、泛化性问题，提升复杂场景表现
• 与数据团队协作设计数据挖掘、自动评测与闭环验证系统，支持长尾场景持续学习
• 跟踪端到端自动驾驶、生成式规划等前沿技术，探索量产落地
• 扎实的深度学习基础，熟悉Transformer、扩散模型等架构
• 熟悉端到端自动驾驶技术栈，如BEV、占用网络、轨迹预测
• 具备大规模模型训练经验，熟悉分布式训练、混合精度、模型并行
• 熟悉Python和PyTorch，有数据闭环和自动评测系统开发经验

申请策略

• 了解长城汽车自动驾驶业务布局，如毫末智行
• 在面试中展示对端到端技术趋势的理解和思考
• 突出端到端模型或相关项目经验，如轨迹预测、规划算法
• 强调模型训练调优经验，包括解决收敛、稳定性问题的案例
• 展示数据闭环或自动评测系统设计经验
• 如有自动驾驶量产项目经验，务必突出
• 学习最新的端到端自动驾驶论文，如UniAD、VAD等
• 熟悉生成式规划技术，如扩散模型在规划中的应用

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果
• 结合具体案例，展示技术深度和问题解决能力
• 体现对前沿技术的关注和思考
• 请介绍你参与过的端到端模型项目，如何设计模型结构？
• 如何解决模型训练中的收敛和稳定性问题？
• 如何设计数据闭环系统来提升长尾场景表现？
• 你对生成式规划在自动驾驶中的应用有何看法？
• 如何评估模型在复杂场景下的表现？