传感器仿真工程师/专家（视频生成方向）

优缺点分析

角色解读

• 可在自动驾驶仿真领域深耕，成为资深算法专家或技术负责人
• 可向世界模型、生成式AI等前沿方向扩展，转岗到通用AI研究岗位
• 在仿真部门可晋升为技术主管或架构师，参与核心仿真平台设计
• 负责自动驾驶视频生成与传感器仿真算法研发，构建高真实度的生成式仿真能力
• 研究多相机、长时序驾驶视频生成，解决跨视角一致性和时序稳定性问题
• 开发基于文本、地图、轨迹等条件的可控视频生成方法，支持多样场景生成
• 参与闭环仿真系统建设，优化模型训练、推理和部署流程
• 扎实的深度学习基础，熟悉扩散模型、VAE、Transformer等生成模型
• 掌握PyTorch和分布式训练技术，能进行大规模模型训练和优化
• 了解自动驾驶仿真或视频生成方向，具备算法实现和工程落地能力

申请策略

• 关注地平线的技术博客或学术动态，了解其仿真技术方向
• 在简历中明确与视频生成、自动驾驶的关联，展示技术热情
• 突出视频生成或扩散模型相关的项目经验，如展示生成的视频样本和量化指标
• 强调PyTorch使用经验和大规模模型训练的实践，如分布式训练优化
• 如有自动驾驶仿真背景或相关论文，务必重点呈现
• 展示算法工程化能力，如模型压缩、推理加速等
• 系统学习Diffusion Transformer和Flow Matching等前沿模型，动手实现小型应用
• 熟悉多视角生成和时空建模技术，阅读相关顶会论文

面试指南

• 用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，突出技术细节和量化成果
• 针对算法设计问题，先明确目标，再拆解方案，比较不同方法的优劣
• 展现思考过程，从数据、模型、训练、评估等多维度展开
• 请介绍一个你参与过的视频生成或扩散模型项目，难点是什么？如何保证多相机生成视频的跨视角一致性？在训练大规模生成模型时，如何优化分布式训练效率？你对世界模型在自动驾驶仿真中的应用有何理解？你如何设计一个可控视频生成的条件注入方案？
• 整理相关项目代码和结果，准备演示示例
• 复习扩散模型、Transformer、VAE等核心原理
• 了解地平线在仿真和生成方向的产品布局