2027AIDU-视觉-语言模型架构师(J99980)

优缺点分析

角色解读

• 在实习期间积累自动驾驶AI领域的前沿项目经验，有助于未来从事算法研究员或高级工程师岗位
• 可向自动驾驶感知、规划、控制等细分方向深入发展，或转向通用多模态大模型研究
• 表现优异者有机会转正为百度自动驾驶团队正式员工，获得长期职业发展平台
• 设计和训练创新的视觉-语言大模型（VLM/VLA），应用生成学习、模仿学习和强化学习等技术来提升自动驾驶的规划和推理能力
• 构建、预训练和微调VLM/VLA模型，并负责在车端和云端系统的工程化部署
• 探索新颖的数据生成和收集策略，提高训练数据集的多样性和质量，推动模型迭代
• 扎实的编程能力（Python）和深度学习框架（PyTorch）使用经验，具备模型训练和调优的基础
• 对自动驾驶、多模态学习、大模型训练有浓厚兴趣，能快速复现前沿论文
• 了解或熟悉VLM/LLM微调、强化学习、世界模型等相关技术者优先
• 良好的沟通协作能力，能在团队中高效推进工作

申请策略

• 在简历和面试中强调对自动驾驶行业的热情和对前沿论文的快速学习能力
• 提前了解百度Apollo技术栈和公开的自动驾驶数据集，面试时展示对业务的理解
• 突出深度学习项目经历，尤其是与多模态、大模型或自动驾驶相关的模型训练、调优经验
• 强调论文复现能力或发表经历，例如在CVPR、ICCV、NeurIPS等顶会上的论文
• 展示编程竞赛或开源贡献（如Kaggle金牌、GitHub高星项目），体现技术实力
• 系统学习VLM/LLM微调技术，熟悉LoRA、Prompt Tuning等方法，并动手实践
• 补充强化学习相关知识（PPO、SAC等），尝试应用于决策或模仿学习场景

面试指南

• 使用STAR法则：先描述项目背景（Situation），明确任务（Task），说明具体行动（Action），最后突出成果（Result）
• 对于技术问题，先给出概念定义，再分析关键点，最后结合实际经验举例说明
• 请介绍一个你训练过的多模态模型，你如何设计训练策略和优化损失函数？
• VLM在自动驾驶中面临哪些挑战？如何解决车端实时性与模型精度之间的矛盾？
• 谈谈你对模仿学习和强化学习在自动驾驶中应用的理解，以及它们的优缺点
• 如何设计数据生成策略来提升模型在长尾场景下的泛化能力？
• 描述一次你复现论文并发现改进点的经历，你做了哪些优化？
• 复习多模态大模型经典论文（CLIP、BLIP、LLaVA等），并动手复现核心模块