AI 实习生-计算机视觉算法（世界模型）

优缺点分析

角色解读

• 实习生可深入参与行业领先的AI产品研发，积累实际落地经验，有望转为正式员工
• 技术方向可向计算机视觉专家、算法科学家发展，或转向技术管理岗位
• 大疆平台广阔，可接触机器人、自动驾驶、影像等多条业务线，拓展职业边界
• 参与大疆无人机和手持设备的云端大模型能力建设，包括视觉模型训练和推理优化
• 开发基于端到端大模型的全自动标注算法，提升数据生产效率
• 推动模型算法的工程化落地，支撑量产数据的高效处理
• 持续跟踪计算机视觉前沿技术，进行创新方案验证和产品化探索
• 扎实的深度学习基础，熟悉CNN、Transformer等架构，以及自监督/多模态融合方法
• 熟练使用Python、C++、Pytorch、ROS等工具和框架进行算法开发
• 具备2D/3D视觉感知经验，如目标检测、分割、跟踪、点云处理等
• 了解VLM/VLA、端到端自动驾驶等前沿方向，有相关项目经验更佳

申请策略

• 提前了解大疆在计算机视觉和AI领域的最新成果（如RoboMaster AI挑战赛、DJI Pilot等），在面试中展示对公司的关注
• 准备一段自己最出色的代码或算法项目演示，突出从数据处理到模型训推的完整流程
• 重点突出计算机视觉相关的项目经历，特别是端到端模型、多模态融合、自监督学习等方向
• 强调科研论文、开源贡献或竞赛成绩（如Kaggle、CVPR等），体现技术深度
• 展示工程能力：熟悉C++/Python、Pytorch、ROS，有大规模数据处理或模型部署经验
• 如有自动驾驶或机器人相关经验，务必单独列出并说明贡献
• 若对VLM/VLA或端到端自动驾驶不够熟悉，可阅读相关论文并复现经典模型
• 加强工程能力：学习模型量化、部署优化、Docker等工具，提升端侧或云端落地能力

面试指南

• 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰描述项目，突出个人贡献和量化结果
• 先解释核心概念，再结合实际案例说明，最后可以提出自己的思考或改进方向
• 对于开放性问题，先给出明确观点，再用论据支持，体现逻辑和知识广度
• 请介绍一下你参与过的计算机视觉项目，技术选型和最终效果如何？
• 解释自监督学习中的对比学习原理，并说明在视觉任务中的应用
• 你如何将一个大模型从研究原型部署到实际产品中？会遇到哪些挑战？
• 在端到端自动驾驶中，VLM和VLA分别扮演什么角色？请举例说明
• 你如何看待世界模型在机器人或无人机中的应用前景？