VLA 大模型算法工程师一面面经

日期：2026.7.22 时长：约50分钟 面试类型：技术面 面试岗位：VLA大模型算法工程师 工作地：北京 / 上海 / 广州 / 深圳 内容 1.自我介绍 围绕简历讲了下 2.挑一个有意思或收获最大的经历来分享 都还可以，您看哪个更感兴趣 a.介绍下你第二段实习 工作内容，任务目标，第一个方案及效果，第二个方案及效果，逻辑 b.数据规模及构建数据集的考量 总样本数，清洗后样本数，被清洗的样本画像/被清洗原因 c.lora微调情况（多少卡，多长时间） xxx模型，x张xxx卡，xx时长，效果……；xxx模型，…… d.部署后真实推理情况 每天推理样本数，推理时长…… e.方案二的具体思路，背后有什么考量？ 原始方案效果，有什么不足；因此采用了方案一，方案一效果，方案一仍有什么不足；因此采用了方案二，方案二效果 f.你提及的关于样本中的问题，如何解决 样本当前存在什么问题，列举说明；对哪些问题，基于什么考量，做出什么改进，效果如何；对哪些问题，没有做出改进，为什么，未来会逐渐改进 3.观察到两端实习和在校项目相关性较弱，为什么没有延续在校项目的大方向进行实习？ 自己毕设进展较快，因此早出来实习；找实习时候相关岗位开放极少；对vla、端到端、通用llm都有浓厚兴趣，考虑时间相对充裕，因此第二段……；第一段是因为……，所以相关性不足。 4.对于实习的不同工作，你是如何看待的，感觉是有一定差别的工作，你会觉得差不多吗，还是你有一个倾向，会认为自己做其中某一个会更开心？ 我觉得都挺开心的，从学校角度来看，项目帮我建立了如何从零到一解决相关问题的能力，并形成自己的工作流，同时也对应了模型研发过程中的预训练阶段；第一段实习更多是偏测试，第二段实习更多是偏业务算法；总体相辅相成共同让我对模型研发全流程有更深入的理解，同时与不同部门的同事对接也锻炼了我在真实职场中的工作能力，对整个职业生涯都有很大帮助！ 5.介绍一下在校项目中的第x个。快速介绍，输入输出，模型结构，奖励函数。 按照要求介绍。 a.是否在仿真平台运行？ 是，用的业界主流的roadrunner + carla + python联合仿真 b.奖励函数项设计的具体问题 阐明设计的考量，为什么，是什么 c.项目中某个模块输入的具体内容是什么 是……，基于什么考量设计，做出哪些处理，达成什么效果…… d.是否消融实验 是，效果还不错 e.整个模型是否消融 暂时没有因为时间不够，后续会进行消融，实验方案为…… 6.手撕 a. MHA（手撕结束后还问了一些掩码、视觉等问题） b.顺时针90度旋转矩阵（说了一个递归的思路，时间不够了没详细写，面试官说思路可以的，不过这个题相对简单，用对应简单方法做就可以（其实就是转置+反转链表方法就可以做，我忘了）） 7.反问 a.今天面试状态，有哪些可以保持，有哪些槽点需要改进？ 总体还可以，回答条理清晰，内容是有自己思考的，coding可以再加强一些（实习+秋招+改小论文，短期没时间加强） b.进入到这个岗位需要解决什么问题，能调用多少算力资源？ 这个问题有点模板化，槽点来了。其实整个team都围绕模型展开工作，团队合作，模型迭代……。训练资源管够，国内第一梯队。 c.今天面试结果反馈周期。 3-7个工作日