【2027届校招】多模态大模型算法工程师-预研

优缺点分析

角色解读

• 初期参与具体模块研发与评估工作，逐步深入核心算法逻辑，成为技术执行骨干
• 中期可主导多模态大模型在自动驾驶领域的前沿研究课题，发表顶会论文或产出核心专利
• 长期可发展为技术专家或团队负责人，规划技术方向并带领团队攻克难题
• 研究并开发自动驾驶多模态大模型，包括LLM、VLM、Diffusion等模型的架构设计与训练优化
• 将研发的模型落地到下一代自动驾驶系统及仿真环境，推动技术从实验走向产品
• 深入理解自动驾驶场景，设计并构建模型的评估链路、标准与自动化评测工具
• 与团队成员协作探索端到端自动驾驶的前沿方向，参与技术调研与论文复现
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉Transformer、LLM/VLM、Diffusion等模型原理
• 精通Python或C++，具备优秀的编码能力和算法功底，熟悉数据结构与并行编程
• 熟悉大规模数据处理框架（如Spark、Flink）及分布式训练技术（如DeepSpeed、Megatron）
• 了解自动驾驶感知、预测、规划控制等模块，有相关项目经验者更具优势

申请策略

• 关注地平线官网及技术公众号，了解其产品线与预研方向，在简历和面试中体现契合度
• 提前准备一段深入的项目技术讲解，用STAR法则清晰展示你的贡献与思考
• 突出与LLM/VLM/多模态相关的项目或论文，详细描述你的模型设计、训练调优及性能提升经验
• 展示代码能力，附上GitHub或代码仓库链接，强调C++/Python项目实现或开源贡献
• 如有自动驾驶或机器人项目经历，重点描述感知、预测、规划控制等模块的技术细节
• 列出ACM/竞赛奖项、顶会论文或顶刊发表记录，体现学术与工程实力
• 补充学习Diffusion模型的原理与应用，了解其在自动驾驶生成仿真场景中的潜力
• 熟悉PyTorch分布式训练，掌握DataParallel/Model Parallel等技术

面试指南

• 技术类问题可采用“背景-方法-结果-反思”结构，先说明问题设定，再讲解你的技术方案，用数据支撑效果，最后总结不足与改进
• 开放性问题可先给出明确观点，再结合理论分析+实际案例佐证，最后联系地平线业务场景具体化
• 请详细介绍你参与过的一个多模态大模型项目，包括模型结构、训练数据、关键难点及解决方案
• 如果为自动驾驶设计一个模型评估方案，你会考虑哪些指标？如何平衡准确率与计算效率？
• 端到端自动驾驶与传统模块化方法相比，有哪些优劣？你如何看待多模态大模型在其中扮演的角色？
• 在大规模分布式训练中，如何处理数据并行与模型并行的负载均衡问题？
• 你最近读过哪些多模态或自动驾驶方向的论文？请简述其核心思想并谈谈你的思考
• 复习Transformer、BERT、ViT、LLM/VLM等经典论文，掌握自注意力机制、多模态融合等核心概念