长城汽车-强化学习模型训岗(048218)

优缺点分析

角色解读

• 从强化学习工程师向自动驾驶算法专家发展，深入端到端模型研发
• 有机会参与下一代大模型在自动驾驶中的应用，成为技术领军人物
• 可向技术管理方向发展，带领团队推进RL在自动驾驶中的落地
• 负责端到端自动驾驶模型的强化学习训练，包括设计奖励函数和优化训练框架
• 分析OnPolicy/OffPolicy数据集，构建高效的模型闭环迭代训练评估流程
• 跟踪学术界和工业界在强化学习和自动驾驶领域的最新进展，推动技术落地
• 扎实的强化学习理论基础，熟悉PPO、SAC等常见算法
• 熟悉深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），具备模型训练经验
• 了解自动驾驶感知、规划、控制等基本知识
• 具备良好的编程能力，熟悉Python、C++等语言

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
• 在面试中展示对端到端模型的深入理解和实践经验
• 突出强化学习项目经验，特别是奖励函数设计和训练框架搭建
• 强调在自动驾驶或机器人领域的应用案例
• 展示对前沿技术的跟踪和学习能力
• 补充自动驾驶相关知识，如感知、规划、控制
• 熟悉分布式训练框架，如Ray、Horovod
• 了解大模型在自动驾驶中的应用趋势

面试指南

• 使用STAR法则回答项目经验，突出挑战和解决方案
• 结合理论知识和实际案例，展示对奖励函数设计的理解
• 从算法原理和实际场景出发，比较OnPolicy和OffPolicy的优劣
• 请介绍一个你使用强化学习解决实际问题的项目
• 如何设计奖励函数来避免自动驾驶中的安全问题？
• OnPolicy和OffPolicy算法在自动驾驶场景中如何选择？
• 如何评估端到端模型的性能？
• 你对下一代大模型在自动驾驶中的应用有何看法？