地平线
【2027届校招】世界模型算法工程师
【2027届校招】世界模型算法工程师
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Pytorch
Tensorflow
仿真
场景重建
强化学习
扩散模型
深度学习
生成式模型
自动驾驶
AI 估算 · 25k–45k
校招算法工程师，自动驾驶仿真热门方向，硕士学历，一线城市，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位属于地平线仿真部门，主要研发下一代自动驾驶仿真核心算法，聚焦端到端模型的场景重建（障碍物、地图元素等）
你将运用深度学习、扩散模型等技术优化算法精度与性能，参与自动驾驶技术前沿创新
适合对自动驾驶和仿真有浓厚兴趣的硕士及以上学历同学
最低要求
计算机科学、自动化、车辆工程、数学、物理等相关专业，硕士及以上学历
精通C++或Python编程，深入理解计算机体系结构、数据结构和算法设计
具备优秀的分析问题和解决问题的能力，能够在复杂的场景中构建高效的算法
对自动驾驶、仿真技术及相关前沿领域有浓厚的兴趣，愿意深入探索与学习
具备良好的团队协作能力，能与跨部门的技术团队紧密配合，推动项目的成功落地
工作职责
探索并研发下一代自动驾驶仿真核心算法，推动技术创新与迭代
开发针对端到端自动驾驶模型的场景重建算法，包括障碍物重建、地图元素重建等
优化场景重建算法的精度和性能，确保算法在实际应用中的可行性和高效性
优先资格
熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），有扩散模型（Diffusion Models）或其他生成式模型开发经验者优先
了解机器人算法，熟悉强化学习，有相关开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术方向：涉及世界模型、扩散模型、生成式AI，技术含金量高
- 平台优势：地平线是自动驾驶芯片与算法头部公司，已上市，业务前景好
- 岗位稀缺：仿真是自动驾驶核心环节，人才需求大，职业发展空间广
- 学习成长快：与跨部门协作，接触端到端自动驾驶完整链路
- 技术难度高：需要扎实的数学和算法功底，生成式模型和仿真复杂
- 竞争激烈：校招热门岗位，候选人众多，面试门槛高
- 适合对自动驾驶、AI算法有强烈兴趣，具备扎实编程和深度学习基础，希望在技术前沿深耕的硕士及以上应届生
缺点 / 挑战
- 工作压力不确定：自动驾驶行业节奏快，可能存在加班情况（JD未明确）
角色解读
- 技术方向：从算法工程师逐步成长为技术专家，深耕自动驾驶仿真与生成式AI
- 管理方向：积累项目经验后可向技术负责人或团队管理者发展
- 行业前景：自动驾驶与AI仿真属于高速发展领域，未来可拓展至机器人、元宇宙等方向
- 负责自动驾驶仿真核心算法的研究与开发，探索下一代仿真技术
- 构建端到端自动驾驶模型的场景重建算法，包括障碍物、地图元素等重建
- 优化算法精度和性能，并推动算法在实际自动驾驶系统中的落地
- 精通C++或Python，掌握数据结构、算法设计与计算机体系结构
- 熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），具备生成式模型（如扩散模型）知识
- 了解机器人算法和强化学习，有相关项目经验更佳
- 具备优秀的分析问题和解决问题的能力，及团队协作沟通能力
申请策略
- 关注地平线仿真部门的业务方向，了解其在自动驾驶仿真中的技术布局
- 准备一个与场景重建或生成式模型相关的深度项目，在面试中详细展示
- 突出相关项目经历：如自动驾驶仿真、3D重建、生成模型（扩散模型、GAN）项目
- 强调编程能力：C++/Python熟练度，数据结构与算法竞赛经历
- 展示深度学习实践：使用TensorFlow/PyTorch的模型训练和优化经验
- 如有论文、专利或开源贡献，务必列出
- 提前学习扩散模型、NeRF、3D重建等前沿技术
- 复习强化学习基础，了解机器人算法（如运动规划、控制）
面试指南
- 项目经验类：用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰阐述项目背景、个人贡献和技术难点
- 技术原理类：先讲基础概念，再结合具体应用场景展开，最后提出自己的思考或改进方向
- 开放问题类：展示逻辑推导过程，结合领域知识给出结构化回答，并坦诚不确定之处
- 请介绍一下你在场景重建或生成模型方面的项目经验
- 扩散模型的原理是什么？在自动驾驶场景重建中如何应用？
- 如何解决端到端自动驾驶模型仿真中的场景逼真度问题？
- C++中如何优化一个内存密集型算法？
- 你对世界模型在自动驾驶中的角色和挑战有什么理解？
职位点评
76
综合评分
前沿自动驾驶仿真算法岗，技术成长空间大，薪资竞争力强但未明示，需现场办公且WLB未知。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
该职位最适合看重技术成长、追求前沿算法研究、希望参与自动驾驶变革的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展88
工作生活60
使命价值85
薪资福利
70中等
该岗位薪资未在JD中披露，但作为上市公司校招算法岗，市场竞争力预计较强。福利方面未提及具体信息。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
88较高
该岗位聚焦世界模型、扩散模型等前沿技术，可深度参与自动驾驶仿真核心算法研发，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、深度学习、扩散模型、生成式模型、强化学习、TensorFlow、PyTorch、自动驾驶、仿真
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点为北京、上海，需现场办公，JD未提及弹性工作或WLB信息，通勤等需看具体园区。
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
85较高
自动驾驶仿真对提升交通安全和出行效率有重要意义，行业处于高速增长，技术创新空间大。
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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