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北京-自动驾驶仿真世界模型算法工程师(J100727)
北京-自动驾驶仿真世界模型算法工程师(J100727)
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
PyTorch
自动驾驶
多模态
行为建模
世界模型
Nerf
闭环仿真
3D Gaussian Splatting
生成式视频模型
AI 估算 · 30k–60k
高技能要求+高级别+百度大厂+北京，市场竞争力强，薪资可观。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责自动驾驶场景的生成式世界模型研发，包括设计与训练视频/多模态世界模型、优化3D场景表示与重建算法，并将生成式技术与3D表达结合构建物理一致性架构
你还将参与闭环训练系统搭建，推动算法在仿真和虚拟路测等业务场景落地，并优化系统效率
适合在生成式模型、时空建模或神经仿真领域有深入经验，且追求前沿技术落地的算法工程师
最低要求
硕士及以上学历，计算机、自动化、通信、电子工程、数学等相关专业
在生成式视频模型或世界模型架构方面具备深入经验
在时空建模、3D 场景表示或神经仿真（Neural Simulation）方面有扎实研究背景
熟练掌握 PyTorch等常用框架，有大规模分布式训练经验
工作职责
设计与训练自动驾驶场景的生成式视频/多模态世界模型，预测未来图像帧及多模态传感器状态
设计与优化基于 3D Gaussian Splatting（3DGS）/ NeRF 的大规模动态场景表示与重建算法
将 3D 表达与生成技术结合，构建具备物理一致性的世界模型架构
设计具备行为建模（behavior modeling）与交通场景生成（scenario generation）能力的世界模型，能够刻画多智能体交互与环境动态
实现闭环训练系统，让模型通过反馈与模拟持续迭代优化预测能力
结合业务场景（回放型仿真，长尾场景泛化，生成式虚拟路测等），完成算法研发与应用落地
提升闭环仿真各系统模块运行效率，减少云端部署和运行成本
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度在自动驾驶领域投入大，平台资源和数据丰富
- 岗位涉及前沿技术（世界模型、3DGS/NeRF），技术含金量高
- 工作内容兼具研究与工程落地，成长空间大
- 自动驾驶领域竞争激烈，工作强度可能较大
- 成果转化周期长，需要耐心和持续攻坚
- 适合在生成式模型或3D视觉方向有扎实研究基础，热爱技术攻坚，希望在自动驾驶仿真领域深入发展的算法人才
缺点 / 挑战
- 技术难度较高，需要较深的学术和工程积累
角色解读
- 技术纵深发展：从算法工程师到世界模型/仿真方向的技术专家
- 横向扩展：可转向自动驾驶感知、预测、规划等相邻领域
- 管理路径：未来可担任技术团队负责人或项目技术leader
- 设计和训练自动驾驶场景的生成式视频/多模态世界模型，预测未来图像帧及传感器状态
- 优化基于3DGS/NeRF的大规模动态场景表示与重建算法，确保物理一致性
- 实现闭环训练系统，结合业务场景（如回放仿真、长尾场景泛化）进行算法落地
- 深入掌握生成式视频模型或世界模型架构，如Video Diffusion、Transformer等
- 扎实的时空建模、3D场景表示（3DGS/NeRF）和神经仿真背景
- 熟练使用PyTorch，具备大规模分布式训练经验
申请策略
- 在简历中量化项目成效（如预测精度提升、仿真效率优化等）
- 了解百度的Apollo平台和仿真业务，面试中展现对业务场景的理解
- 突出生成式视频模型或世界模型相关项目经验，包括模型设计、训练和优化细节
- 强调在3D场景表示（3DGS/NeRF）或神经仿真方面的论文或实践成果
- 展示大规模分布式训练经验及PyTorch使用深度
- 补充对自动驾驶仿真工具链（如CARLA、SUMO）的了解
- 学习强化学习或闭环训练相关知识
- 熟悉多模态数据处理（视频、LiDAR、雷达）的基本方法
面试指南
- 技术类问题：先解释核心概念，再结合自身项目阐述设计思路、实验对比和优化过程
- 场景问题：从问题定义出发，分析现有方法不足，提出自己的解决方案并说明可行性
- 行为问题：使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述经历
- 请介绍你参与过的生成式视频模型项目，包括架构设计和遇到的挑战
- 你对3D Gaussian Splatting和NeRF的理解是什么？它们的优缺点？
- 如何构建一个物理一致性的世界模型？
- 请描述大规模分布式训练的实践经验，如何处理数据加载和模型同步？
- 你对自动驾驶仿真中的长尾场景有何理解？如何利用生成模型生成难例？
职位点评
69
综合评分
百度自动驾驶高级算法岗，前沿技术栈，薪资优厚，工作强度和通勤需考量。
更适合这类人
适合优先追求技术成长、关注行业前沿，能适应高强度工作节奏的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展90
工作生活40
使命价值80
薪资福利
65中等
薪资水平较高（百度高级算法岗），但JD未明确提及福利和奖金，薪酬竞争力中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿技术（世界模型、3DGS等），技术成长空间大，但JD未明确提及晋升路径或培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈世界模型、生成式视频模型、3D Gaussian Splatting、NeRF、PyTorch、多模态、行为建模、闭环仿真
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及弹性工时或远程，北京工作地点可能通勤压力大，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
自动驾驶是高速增长赛道，对交通出行有正向社会影响力，但JD未提及使命相关表述。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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