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校招【27届校招】大模型算法工程师（海外VLA / World Model 方向）
北京/广州 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 职位要求
- 计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业硕士 / 博士学历。
- 具备扎实的深度学习与生成式模型基础：熟悉 Diffusion / Flow Matching / 自回归视频生成 / VAE 及视觉 tokenizer 等主流生成式架构，掌握大模型训练范式（预训练、SFT、RLHF / 对齐等）。
- 熟练使用 PyTorch 等主流深度学习框架，有大规模多机多卡分布式训练（FSDP / DeepSpeed / Megatron 等）实践经验。
- 具备较强的编程能力，熟练掌握 Python、C++；具备良好的数学基础（线性代数、概率论、统计学）。
- 对自动驾驶与前沿生成式技术有浓厚兴趣和持续热情，具备良好的团队合作与沟通能力，能承受一定的工作压力。
- 加分项
- （1）在 World Model、视频生成、VLA、端到端自动驾驶、扩散 / 生成模型等方向有顶会论文（CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS / ICLR / CoRL 等）或有影响力的开源工作
- （2）熟悉 GAIA、Vista、Cosmos、GenAD 等驾驶世界模型相关工作，或有世界模型 / 生成式仿真的量产落地经验
- （3）有海外自动驾驶项目、海外数据处理或海外生活学习经验，具备良好的英文读写与沟通能力。
岗位描述
职位描述
- 1、负责面向海外市场的自动驾驶生成式世界模型（Generative World Model）的研究、开发与量产落地，重点方向包括但不限于：
（1）驾驶场景生成与未来预测：基于扩散模型 / 自回归等生成式架构，实现动作可控（action-conditioned）、多视角一致、长时序稳定的驾驶环境视频生成与演化预测；
（2）生成式数据引擎：面向海外长尾场景进行数据合成、增广与跨地域风格迁移，系统性缓解海外数据稀缺问题。
- 2、负责VLA（Vision-Language-Action）大模型在海外场景的研究、开发与量产落地，重点方向包括但不限于：
（1）海外场景理解与推理能力：构建面向海外交通体系的多模态理解与推理能力，覆盖本地化交通标志/标线/信号灯体系与交规语义理解，提升 VLA 模型在海外场景下的决策能力；
（2）分析各国道路结构、交通规则与驾驶习惯差异，设计跨地域泛化的训练策略与评测体系，支撑海外量产项目交付；
- 3、构建海外数据闭环：与数据、仿真、量产工程团队协作，完成数据集构建与分析、清洗与标注、模型评估与持续迭代，并满足海外数据合规要求。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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