仿真世界模型工程师（J97892）

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从世界模型工程师成长为自动驾驶感知/仿真方向的技术专家或架构师
• 管理方向：积累经验后带领团队，负责自动驾驶仿真平台的整体设计与演进
• 行业方向：可向无人驾驶、机器人、数字孪生等泛智能体仿真领域拓展
• 设计和训练生成式世界模型，用于预测自动驾驶场景的未来帧和多模态传感器数据
• 优化基于3DGS/NeRF的动态场景重建算法，提升大规模场景的表示效率与物理一致性
• 结合行为建模与场景生成技术，构建能刻画多智能体交互的仿真环境
• 搭建闭环训练系统，使模型通过反馈与模拟持续迭代，并应用于虚拟路测等业务
• 扎实的深度学习和计算机视觉基础，熟悉生成式模型（如扩散模型、VAE、GAN）
• 深入掌握三维视觉技术，如NeRF、3D Gaussian Splatting、时空建模
• 熟练使用PyTorch框架，具备大规模分布式训练经验
• 对自动驾驶仿真、行为建模或神经渲染领域有研究或项目经验

申请策略

• 了解百度Apollo平台及其仿真器，面试时展示对业务场景的理解
• 准备好一个完整的技术项目介绍，从动机、方法到实验结果，能体现独立思考
• 突出生成式模型（如扩散模型、视频预测）和3D场景理解（NeRF、3DGS）的研究或项目经历
• 强调PyTorch和分布式训练的实际经验，展示大规模模型训练成果
• 如果有自动驾驶仿真、行为建模相关论文或开源项目，务必重点说明
• 体现解决实际问题的能力，如将算法落地到仿真系统的案例
• 补充3D Gaussian Splatting、NeRF的实践与理论知识
• 熟悉世界模型相关论文（如GameGAN、Daydreamer等）

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则（背景-任务-行动-结果），突出技术难点和你的贡献
• 对于设计类问题，先拆解需求，再提出多种方案并对比，最后给出推荐并说明理由
• 对于优化类问题，结合具体案例，从数据、模型、训练策略等多维度分析
• 请详细介绍你之前做过的生成式视频模型或世界模型项目，包括技术选型和遇到的挑战
• 如何设计一个具备物理一致性的世界模型？可以结合3D表达与生成模型谈谈你的思路
• 你在分布式训练中如何优化通信与计算效率？有哪些经验？
• 针对自动驾驶的长尾场景，你认为世界模型生成的数据如何保证有效性？
• 你对NeRF和3D Gaussian Splatting的优劣有什么看法？在动态场景中如何选择？