多模态智能研发实习生

优缺点分析

角色解读

• 技术深化：从实习到正式研究员，积累顶级会议论文，成为自动驾驶/多模态领域专家
• 转正机会：表现优秀可转正为全职研究员，参与核心算法研发
• 行业跳板：积累前沿技术经验后，可进入大厂AI Lab或创业公司担任核心岗位
• 研究并实现前沿VLA（视觉-语言-行动）模型，探索多模态大模型在自动驾驶或通用机器人中的应用
• 参与预训练、SFT、RL-finetune等模型训练流程，优化模型性能
• 撰写并发表高水平学术论文，将研究成果推向顶级会议（如CVPR、ICLR、NeurIPS）
• 扎实的深度学习基础，熟悉至少一个方向（NLP、自动驾驶、强化学习、Diffusion）
• 熟悉大语言模型（如GPT系列、DeepSeek系列）或强化学习算法（如GRPO）
• 具备较强的编程能力（Python、PyTorch等），能够独立实现和调试复杂模型
• 良好的文献阅读能力和创新思维，能将前沿论文转化为实际算法

申请策略

• 在求职信中说明你对哪个方向最感兴趣，并附上相关的研究想法或改进思路
• 关注轻舟智航的技术博客和招聘动态，了解团队当前研究方向
• 重点突出你在NLP、自动驾驶、强化学习或Diffusion方向的项目经验，写明使用的具体模型和算法
• 如果有论文发表（包括在投），详细列出期刊/会议、论文题目及你的贡献
• 强调编程能力和实践经验，如GitHub链接、开源项目贡献等
• 若参与过竞赛（如Kaggle、NuScenes），展示排名和解决方案
• 如果缺乏某个方向的经验，可以快速阅读相关论文（如VLA、GRPO）并在小数据集上复现
• 熟悉至少一个主流框架（PyTorch）和分布式训练（DeepSpeed、Megatron等）

面试指南

• 先清晰阐述项目背景和动机，再讲技术方案（模型、数据、训练细节），最后量化成果（指标、可视化）
• 对于开放性问题，先结构化思考：数据→模型→训练→评估，逐步展开
• 对比不同方法时，要突出优缺点和适用场景，体现批判性思维
• 请介绍你在NLP/自动驾驶/强化学习/Diffusion方向做过的项目，技术难点和解决方案是什么？
• 你对VLA模型有什么了解？如何将大语言模型与视觉/控制结合？
• 假设我们要预训练一个多模态模型，请设计数据采集和模型训练流程
• 如何看待当前自动驾驶中的端到端模型？与传统模块化方法相比优劣？
• 请解释GRPO算法的核心思想，并对比其他强化学习算法（如PPO）