多模态大模型和语言大模型算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 从实习生转为正式算法工程师，逐步主导自动驾驶核心算法模块
• 深耕多模态大模型或生成式模型方向，成为该领域技术专家
• 未来可向自动驾驶系统架构师或技术leader方向发展
• 参与端到端自动驾驶系统的算法研发，涉及多模态大模型、生成式世界模型等前沿方向
• 负责大模型关键技术的建设，包括prompt工程、SFT、对齐及DPO等训练方法
• 协助数据集收集、整理、标注和管理，深入理解自动驾驶实际应用场景
• 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉经典模型与训练方法
• 精通C/C++或Python编程，具备良好的数据结构与算法能力
• 对大模型、多模态、自动驾驶等领域有浓厚兴趣，有相关项目或论文经验者优先

申请策略

• 关注地平线的技术博客和招聘动态，了解其自动驾驶技术路线
• 准备一个与多模态或自动驾驶相关的项目展示，最好有代码或论文支撑
• 突出深度学习项目经历，尤其是与多模态、大模型、自动驾驶相关的经验
• 强调编程能力，如C++/Python的熟练度和ACM竞赛经历
• 如有论文或顶级会议发表，务必列出，这是重要加分项
• 提前复习Transformer、Diffusion Model等最新模型架构，并动手复现经典论文
• 学习自动驾驶感知、预测、规划等基础知识，了解端到端流程
• 熟练使用PyTorch等框架，并熟悉大模型微调工具如LoRA、DeepSpeed

面试指南

• 先概述项目背景和目标，再按步骤解释技术方案、实验结果和你的具体工作
• 结构化回答：从定义、原理、优缺点、应用场景等方面展开
• 请详细介绍你参与过的一个深度学习项目，并说明你的贡献
• 解释多头注意力机制的原理，以及它在Transformer中的作用
• 端到端自动驾驶的挑战有哪些？如何解决数据稀疏问题？
• 什么是DPO？它与RLHF相比有何优缺点？
• 在C++中，如何高效实现一个常见的排序算法？
• 复习深度学习基础，尤其是Transformer、Diffusion系列论文