世界模型算法工程师（实时交互方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为世界模型或视频生成领域的顶尖专家，发表顶级论文，引领技术方向
• 架构升级：成长为AI系统架构师，主导下一代自动驾驶仿真平台的算法与工程设计
• 管理拓展：向技术负责人转型，带领团队完成从研究到产品的全链路落地
• 负责VAE等表征模型的优化，提升视频重建质量与压缩率，为世界模型构建基础视觉表征
• 探索并改进Self-forcing等架构，突破超长时序视频生成的质量与一致性瓶颈
• 应用DMD2等蒸馏算法，降低生成延迟，实现毫秒级基于动作的实时交互响应
• 参与世界模型底层架构设计，优化训练与推理，支撑自动驾驶端到端算法的仿真验证
• 精通PyTorch，具备从零搭建复杂模型的工程能力和深度学习理论基础
• 深入理解Diffusion Models、Autoregressive Models生成范式，有视频生成或World Model实操经验
• 具备大规模GPU集群分布式训练经验（DeepSpeed/Megatron），能独立复现前沿算法
• 敏锐的学术嗅觉，快速阅读英文文献并转化为工程实践

申请策略

• 在简历中量化成果：如压缩率提升、延迟降低等指标
• 关注地平线在自动驾驶领域的技术布局，面试时展现对业务的理解
• 突出视频生成或World Model相关项目经验，特别是VAE、Diffusion、AR等模型的实现细节
• 强调大规模分布式训练经验，如使用DeepSpeed/Megatron进行多卡训练的具体案例
• 列出顶级会议论文发表（如有），展示学术能力
• 强调从零搭建复杂模型的工程能力，附带GitHub链接或项目代码片段
• 若缺乏实时交互视频生成经验，提前阅读AR Diffusion、Self-forcing、DMD2等论文并实践
• 补充模型蒸馏和加速技术（如DMD2、DC-AE），尝试复现开源代码

面试指南

• STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验，突出个人贡献和技术难点
• 对比分析类问题：先说明两种方法核心差异，再结合场景给出选择理由，最后补充自身经验
• 开放设计类问题：先定义目标与约束，再分模块提出方案，最后评估可行性与改进方向
• 请详细讲一下你过去做的一个视频生成或世界模型项目，包括架构设计、训练细节和遇到的挑战
• 比较Diffusion Models和Autoregressive Models在视频生成中的优缺点，并说明在长时序场景下的选择
• 如何优化VAE的压缩率与重建质量？你了解哪些前沿VAE变体？
• 你如何实现一个基于Action-conditioned的实时交互视频生成？从算法到工程实现的思路
• 在分布式训练中，如何处理大规模GPU的通信瓶颈和显存优化？