【2027届校招】智能驾驶大模型算法工程师（vla/vlm/wam/RL)

优缺点分析

角色解读

• 从数据算法工程师成长为自动驾驶算法专家，深入大模型端到端方向
• 可转向模型研发、数据平台架构或技术管理方向
• 随着自动驾驶量产落地，积累工程经验，成为行业稀缺人才
• 负责智能驾驶中预测/规划/决策等算法的数据交付，确保训练数据质量和规模满足大模型需求
• 搭建数据挖掘与数据版本管理工具链，支持海量数据的分布分析和迭代
• 推动模型闭环迭代流程，通过数据反馈持续优化端到端模型性能
• 与算法、工程团队协作，解决实车测试中的问题
• 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉Transformer、RL、VLM等模型
• 优秀的编程能力，熟悉Python/C++，掌握数据工程相关工具
• 了解自动驾驶感知/预测/规划的基本原理，具备数据驱动思维
• 良好的问题定位和跨团队协作能力

申请策略

• 关注地平线的技术博客和开源项目，了解其数据闭环体系
• 投递时可以选择北京或上海，表明灵活意向
• 突出算法竞赛、科研项目或实习中与深度学习/强化学习相关的成果
• 强调数据管线和工具链开发经验，如Spark/Dataflow等
• 展示对自动驾驶行业的理解，包括端到端、数据闭环等概念
• 如果有模型训练经验，说明参数量级和数据处理技巧
• 提前掌握Python/PyTorch和分布式训练框架
• 了解数据工程工具，如Airflow、DVC、Spark

面试指南

• 对于设计题，可从目标定义、数据分布、采集策略和验证闭环展开
• 对于技术概念题，先讲原理再联系自动驾驶场景
• 对于问题解决题，强调数据分析、假设验证和迭代改进的思维
• 如何设计一个数据采集方案来覆盖自动驾驶的corner case？
• 解释VLA/VLM在自动驾驶中的应用场景
• 如何提升大模型的数据迭代效率？
• 面对模型在实车上的bad case，你如何分析并改进？
• 谈谈你了解的数据版本管理工具及其比较