【2027届校招】机器人世界模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师起步，逐步成长为具身智能领域的技术专家，负责核心模型架构设计
• 可向技术管理方向发展，带领团队推进世界模型在机器人产品中的落地
• 也可横向拓展到自动驾驶、多模态内容生成等相邻领域，保持职业竞争力
• 研究并开发面向机器人场景的视频生成和世界模型，探索如何让模型理解物理世界并预测未来状态
• 设计并训练大规模生成模型（如Diffusion、Flow Matching），并与机器人动作建模结合，构建通用的基础世界模型
• 参与数据准备、模型训练、系统搭建和实机验证的整个流程，将算法部署到真实机器人上
• 持续跟踪前沿技术，包括多模态学习、3D基础模型等，并尝试创新性解决方案
• 扎实的深度学习和生成模型基础，熟悉Diffusion、Flow Matching或自回归等主流生成范式
• 熟练使用Python和PyTorch，能独立实现和调试复杂的模型训练代码
• 对具身智能、机器人或自动驾驶领域有一定了解，有相关项目或实习经验更佳
• 良好的科研能力，能快速复现论文并探索新idea，有顶会论文是加分项

申请策略

• 关注地平线机器人实验室的研究方向，尝试在简历中与他们的工作建立关联
• 提前了解公司已发布的产品和技术博客，面试中展现对业务的洞察
• 突出与生成模型相关的项目经验，尤其是Diffusion或视频生成方向，注明使用的框架和模型规模
• 强调在机器人、自动驾驶或相关领域的实习/项目经历，展示对具身智能场景的理解
• 列出发表的论文或开源成果，附上GitHub链接，展示代码能力和科研潜力
• 用数字量化成就，如训练数据量、模型参数量、加速效果等
• 系统复习生成模型经典论文，并动手复现至少一种Diffusion模型
• 学习机器人基础（如运动学、控制）和常用的仿真环境（如Isaac Gym），理解模型与实体的结合

面试指南

• STAR法则：简述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献和量化成果
• 原理+实践：先解释核心原理，再结合自己的实践经验谈理解，最后联系目标岗位
• 问题解决思路：对于开放性问题，先拆解问题，再提出可行方案，并说明取舍
• 请详细讲讲你参与过的生成模型项目，模型结构、训练策略和结果如何？
• Diffusion模型和自回归模型在视频生成中的优缺点？如何权衡？
• 如何设计一个世界模型来预测机器人操作后的场景变化？
• 你如何跟踪最新科研进展？举例说明你最近关注的一篇论文
• 如果训练数据不足，你会如何应对世界模型的训练？