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2027AIDU-基础模型架构师(J99976)
2027AIDU-基础模型架构师(J99976)
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
深度学习
计算机视觉
自动驾驶
多模态
模型蒸馏
分布式训练
自监督学习
AI 估算 · 30k–50k
百度自动驾驶核心岗位，硕博学历，技术前沿，薪资具有竞争力，参考大厂校招sp/ssp级别
职位详情
关于这个职位
该职位是百度自动驾驶技术部的基础模型架构师岗位，属于AIDU校招项目
你将参与构建自动驾驶的统一模型底座，研究多模态主干结构、模型蒸馏与轻量化，以及大规模预训练技术
工作涉及数据自动化产线和训练流程设计，要求深厚的计算机视觉和深度学习背景
适合热衷于自动驾驶前沿技术、希望在巨头平台快速成长的硕博应届生
最低要求
计算机科学、电子信息、自动化、车辆工程等相关专业全日制硕士及以上学历，研究方向聚焦计算机视觉、深度学习、机器人等领域
熟悉主流深度学习框架，精通模型训练、调优及部署全流程
具备大模型（如Transformer、多模态融合模型等）研发经验，熟悉分布式训练、混合精度加速等技术
扎实的编程功底，熟练掌握Python/C++，具备高性能代码优化与复杂系统开发能力
对自动驾驶技术有强烈热情，具备优秀的学习能力与技术敏锐度
工作职责
基础模型 -构建自动驾驶统一模型底座，研发多模态主干结构和子任务
模型蒸馏与轻量化
-结合语言对齐、生成式自监督、半监督等技术，研发大规模预训练，提升复杂场景下的泛化能力与鲁棒性
数据与模型迭代 -结合3D几何及重建等技术，建设数据自动化产线-设计并实现多阶段预训练-后训练的流程建设与数据使用策略
优先资格
在CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML等顶会或顶级期刊发表过一作论文者优先
有自动驾驶、机器人或AI大模型相关项目实践经验者优先
熟悉大规模数据处理工具，有大规模分布式模型训练(千卡以上)经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入百度自动驾驶核心部门，接触行业最前沿的自动驾驶AI技术，技术积累深厚
- AIDU项目提供系统化培养，与顶尖专家合作，快速提升技术视野和能力
- 百度大厂平台，资源丰富，薪资福利优厚，职业发展空间广阔
- 技术难度高，需要持续学习最新论文和算法，工作强度可能较大
- 自动驾驶领域竞争激烈，需要顶会论文或重大项目经验才能脱颖而出
缺点 / 挑战
- 模型研发周期长，落地场景复杂，可能面临较大的交付压力
- 适合计算机视觉或深度学习方向的硕博应届生，热爱自动驾驶技术，有扎实的算法基础和强烈的技术好奇心，渴望在大型工业场景中挑战前沿问题
角色解读
- 从基础模型架构师逐步成长为自动驾驶算法专家，负责核心模型的设计与落地
- 可向技术管理方向发展，带领团队攻关关键算法问题或成为项目技术负责人
- 在百度Apollo平台积累经验后，有机会进入行业顶尖自动驾驶公司或创业
- 构建自动驾驶的统一模型底座，研发多模态主干结构并解决子任务，优化模型蒸馏与轻量化
- 结合语言对齐、自监督等前沿技术研发大规模预训练，提升模型在复杂场景下的泛化能力
- 利用3D几何与重建技术建设数据自动化产线，设计多阶段预训练-后训练流程
- 精通深度学习框架（如Pytorch/TensorFlow），熟悉模型训练、调优与部署全流程
- 具备大模型研发经验，特别是Transformer、多模态融合模型，掌握分布式训练与混合精度加速
- 编程功底扎实，熟练使用Python和C++，能进行高性能代码优化与复杂系统开发
申请策略
- 提前了解百度Apollo开放平台的技术架构，在面试中展现对业务的理解
- 关注AIDU项目的招聘流程，准备好代码笔试和算法面试
- 突出顶会论文（CVPR/ICCV等），详细说明在多模态、Transformer或自监督方面的工作
- 强调大模型训练经验，包括分布式训练、混合精度加速等具体案例
- 展示自动驾驶或机器人相关项目经历，尤其是涉及模型部署或轻量化的成果
- 补充3D几何与重建知识，了解NeRF、Occupancy Networks等前沿技术
- 熟悉主流自动驾驶数据集和评测方法，掌握数据自动化标注工具
面试指南
- 从原理出发，结合自己实际项目经验，先给出通用思路再列举具体案例
- 对于技术细节问题，采用“问题-方案-效果”的结构，强调数据、算力和实验对比
- 回答开放性问题时，展示技术深度和广度，体现对自动驾驶领域的整体认知
- 请详细解释Transformer在视觉任务中的原理，并说明如何改进其计算效率
- 描述一个你参与的多模态融合模型项目，包括模型设计、训练策略和最终效果
- 如何对一个大模型进行轻量化？请列出常用方法和适用场景
- 在分布式训练中，如何处理通信瓶颈和负载均衡？请给出具体策略
- 请谈谈你对自动驾驶中感知、预测、规划关系的理解，以及模型底座如何统一这些任务
匹配度报告
74
综合匹配度
百度自动驾驶核心岗位，前沿技术栈和AIDU培养项目，发展空间极大但工作强度和WLB一般。
适合人群
适合以技术成长和行业前景为核心动机的求职者，特别是希望在自动驾驶领域深耕的算法人才。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利匹配
80较高
百度作为上市大厂，薪资水平具有竞争力，尤其针对硕博应届生有较高起薪和年终奖，但JD中未披露具体福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展匹配
95较高
岗位涉及自动驾驶核心技术和大模型预训练，属于前沿技术方向，能极大提升技术能力和行业视野，且AIDU项目提供系统培养。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、Transformer、多模态融合、分布式训练、自监督学习、模型蒸馏、3D重建
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
北京市现场办公，未提及弹性工作或远程政策，自动驾驶研发强度通常较大，WLB信号缺失。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
80较高
自动驾驶技术具有显著的社会价值，行业处于高速增长期，职位技术创新度高，能参与改变出行方式的使命。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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