【2027届校招】多模态大模型算法工程师-mono

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师起步，逐步成长为技术专家，深入自动驾驶感知、预测等领域
• 随着自动驾驶技术商业化落地，有广阔的职业发展空间，可向技术管理或架构师方向发展
• 参与前沿技术研究，有机会发表顶会论文，提升个人学术影响力
• 负责自动驾驶世界模型的算法研发，探索将大模型技术应用于自动驾驶系统
• 参与多模态大模型系统的设计、训练和优化，包括视觉、语言等多种模态的融合
• 构建模型的评估链路和标准，确保模型在真实场景中的可靠性和性能
• 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉常见的神经网络架构
• 至少精通C++或Python，具备良好的编程和算法能力
• 对LLM、多模态模型、扩散模型等前沿技术有深入理解和实践经验
• 有自动驾驶或机器人相关项目经验者更具竞争力

申请策略

• 提前研究地平线的技术方向和产品，了解其自动驾驶方案和竞争优势
• 在申请中强调对自动驾驶和前沿AI技术的热情，展现学习和研究潜力
• 突出硕士/博士期间的科研项目，尤其是与多模态模型、扩散模型、自动驾驶相关的经历
• 强调编程能力，展示熟练掌握C++或Python的项目代码，若有ACM奖项或开源项目贡献更佳
• 列出顶会论文、学术奖项或竞赛成绩，体现学术影响力
• 如果有自动驾驶系统相关项目经验，重点说明你的具体工作和贡献
• 补充学习LLM、多模态模型的原理和实现，如Transformer、CLIP、扩散模型等
• 提升C++或Python的工程能力，熟悉并行编程和大数据处理

面试指南

• 对于项目类问题，使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰阐述
• 对于技术原理问题，先讲核心思想再深入细节，并联系实际应用场景
• 对于设计类问题，从问题定义入手，逐步拆解，展示系统性的思维
• 介绍一下你参与过的一个多模态项目，你具体负责哪些部分？
• 讲解一下扩散模型的基本原理，它如何应用于世界模型生成？
• 如何评估一个自动驾驶世界模型的效果？你会设计哪些指标？
• 给定一个非结构化道路场景，如何用多模态大模型进行感知和理解？
• 谈谈你对自动驾驶中感知、预测、规划控制的理解，以及它们之间的关系