顶尖应届-World Action Model算法工程师-自动驾驶

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为技术专家，深入自动驾驶感知、预测、规划全栈
• 向技术管理者发展，带领团队攻关世界模型等核心课题
• 持续积累Physical AI领域经验，可跨领域转向机器人、通用AI等方向
• 参与世界模型的数据处理、训练与评估，构建自动驾驶环境预测核心能力
• 基于世界模型开发World Action Model，使模型能够根据预测生成合理驾驶动作
• 跟踪学术界与工业界前沿技术，探索Physical AI下一代算法方案
• 扎实的编程能力，熟练使用Python及深度学习框架（如PyTorch）
• 了解计算机视觉或机器人领域的基础知识，有相关项目经验
• 具备独立思考和问题解决能力，能够跟踪前沿文献并快速复现

申请策略

• 准备一个与自动驾驶或世界模型相关的技术分享，展示思考深度
• 了解小米自动驾驶业务整体布局，在面试中展现对业务的理解
• 突出深度学习相关项目经验，尤其是与视觉、预测或机器人相关的项目
• 如果发表过CV或Robotics论文，务必列出并说明贡献
• 强调编程竞赛或算法竞赛获奖经历，体现代码能力
• 系统复习计算机视觉、强化学习、时序预测等基础知识
• 阅读World Model相关经典论文（如Dreamer、DayDreamer等）并尝试复现

面试指南

• 对于开放性技术问题，先阐述核心概念，再结合自身经验举例
• 对于算法推导题，逐步写出公式并解释每一步的物理意义
• 请介绍你参与过的一个深度学习项目，从数据处理到模型部署
• 世界模型与传统预测模型有什么异同？
• 如何评估一个世界模型的好坏？
• 你如何看待World Action Model在自动驾驶中的应用？
• 请推导一个常见的损失函数，如交叉熵或MSE
• 复习深度学习基础，包括CNN、RNN、Transformer、强化学习等