岗位职责: 1.参与端到端智驾模型训练/评测数据生产全链路开发，包括数据生产、数据挖掘、打标、质检等；2.参与智驾标签体系、meta体系的研发、维护及落地；3.参与数据全链路相关的基础框架研发，包括挖掘、生产及分析框架等；任职要求:1.扎实的计算机/软件工程基础，对操作系统、设计模式等熟悉；2. 熟悉各种前后端框架，熟悉数据库3.善于使用各种ai coding/agent工具，高效的数据全栈开发者（或愿意成为）；4.有智驾数据或者模型经验优先。

算法题：多头注意力，面试看会分头就给过。 底层：关注以下几个点，agent组，怎么训练？怎么搭连路？怎么构造工具？ 其中训练很有意思，尤其是agent强化训练，面试官直言，没有全量强化经验的人我们不要。针对reward设计（为什么这么设计？有什么用？能更快收敛还是更好效果？），超参数调优（什么图像意味着什么要做什么样的调整）问的很细。 上层：考察面试者的视野，讨论了最近的几项技术，比如env based的训练，快手的ARPO看过没～，你怎么看环境的搭建，你觉得long horizon的任务怎么结合环境训练？你用过verl搭环境训练吗？比如GSPO为什么重要？同比DAPO（面试官直说这就是个消融...

 #内推#  #大数据开发# 

本来一面聊的还行结果让二面前完成测评我不行了我的数学很贫瘠不会卡我吧