计算机视觉算法实习生（多模态 OCC + Flow 方向）

优缺点分析

角色解读

• 在实习中深入自动驾驶前沿算法，积累大规模数据处理与模型优化经验，为后续研究或工作打下坚实技术基础
• 表现优异者有机会获得转正，正式加入自动驾驶算法团队，负责核心感知模块的研发与落地
• 职业路径可向算法专家、技术负责人或特定感知方向（如纯视觉、多模态融合）的深度技术专家发展
• 针对自动驾驶场景，研究和实现基于Camera与LiDAR融合的3D环境感知算法，核心是让车辆理解周围三维空间的占用情况和动态物体的运动轨迹
• 负责算法原型的代码实现、模型训练、实验分析与性能优化，处理真实道路数据，持续提升模型的感知精度和效率
• 探索和应用多模态数据融合的前沿技术，如BEV视角转换、Transformer特征交互等，解决复杂交通场景下的感知难题
• 扎实的深度学习与计算机视觉理论基础，熟悉CNN、Transformer等主流网络架构
• 熟练掌握Python和PyTorch深度学习框架，具备独立进行模型开发、训练和调试的能力
• 对自动驾驶感知领域（如BEV感知、3D检测、占用网络）有了解或项目经验，熟悉多传感器数据融合流程
• 良好的工程实践能力，能使用Linux、Git等工具进行协作开发

申请策略

• 在求职信或面试中，清晰阐述你对“3D Occupancy”和“Scene Flow”技术的理解和兴趣点，展示你的技术热情与匹配度
• 提前了解地平线公司在智能驾驶领域的产品布局和技术路线，表明你的加入是经过深思熟虑的选择
• 突出与计算机视觉、深度学习（特别是3D视觉、点云处理、多模态融合）相关的课程设计、科研项目或竞赛经历
• 详细描述使用PyTorch进行模型训练、调试和优化的具体项目，最好能体现解决实际问题的过程和量化结果
• 展示对Occupancy、BEV、Transformer等自动驾驶感知关键概念的理解，附上相关的GitHub代码或技术博客链接会是加分项
• 系统复习并精读3D感知领域经典及最新论文（如BEVFormer, OccNet相关），理解主流算法框架
• 通过实践项目（如nuScenes数据集）熟悉点云和图像数据的处理、多模态模型的搭建与训练全流程
• 巩固PyTorch高级用法和Linux下的模型部署、性能分析等工程技能

面试指南

• 技术原理类问题：采用“定义 -> 核心思想 -> 优势/应用场景 -> 举例/对比”的结构回答，体现系统理解
• 算法比较/选择类问题：先分别阐述不同方法的原理和优缺点，再结合具体任务场景（如算力、精度要求）说明选择倾向
• 项目经验类问题：使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述，重点突出你的思考过程、技术决策和最终收获
• 开放性/优化类问题：从数据、模型、框架、硬件等多个维度系统性地提出可能的优化方向，展示工程化思维
• 请解释一下什么是3D Occupancy Network？它相比传统3D目标检测有什么优势？
• 在多模态融合（Camera + LiDAR）中，BEV视角转换有哪些常见的实现方法？你了解或使用过哪一种？
• 你如何评估一个Occupancy模型的性能？除了mIoU，你认为时序一致性为什么重要？
• 请描述一个你使用PyTorch从头实现或复现某个CV模型的经历，遇到了什么技术难点，如何解决的？