世界模型实习生-2027届

优缺点分析

角色解读

• 在实习期间积累前沿算法研究经验，有机会发表高水平论文
• 表现优秀者可获得转正机会，成为小米自动驾驶团队的正式研究员
• 未来可向自动驾驶算法专家、AI研究员或技术管理方向发展
• 研究自动驾驶世界模型的前沿算法，包括场景生成、未来预测、场景重建等
• 探索生成式大模型在自动驾驶中的应用，如深度估计、语义分割、光流估计等
• 参与团队研究项目，进行实验设计、模型训练和结果分析
• 与团队合作，撰写学术论文或开源项目，推动技术落地
• 扎实的深度学习基础，熟悉Diffusion、NeRF、3DGS、VLM等生成模型技术
• 具备AIGC、多模态大模型或三维重建相关研究经验
• 优秀的编程能力，熟悉Python和主流深度学习框架（如PyTorch）
• 良好的沟通能力和团队合作意识，能够快速学习和自我驱动

申请策略

• 了解小米汽车的业务方向和技术布局，在面试中展示对公司的热情
• 准备项目案例，展示研究思路和解决问题的能力
• 突出相关研究项目经历，如AIGC、多模态大模型、三维重建等
• 强调熟悉Diffusion、NeRF、3DGS、VLM等技术，并展示实际应用案例
• 如有学术论文、开源项目或竞赛获奖，务必突出
• 展示编程能力和深度学习框架的使用经验
• 深入学习Diffusion、NeRF、3DGS等模型，并动手实践
• 关注自动驾驶领域的最新研究，阅读相关论文，了解行业动态

面试指南

• 用STAR法则描述项目经历，突出你的贡献和成果
• 结合具体技术细节，展示你对模型原理的理解
• 展示你对行业趋势的思考，体现你的视野和热情
• 请介绍你参与过的相关研究项目，具体做了什么？
• 你对Diffusion模型的理解？它在自动驾驶中有什么应用？
• 如何设计一个场景生成模型？
• 你如何看待世界模型在自动驾驶中的未来？
• 你如何平衡研究深度和工程效率？