Senior Principal Perception and Prediction Engineer

优缺点分析

角色解读

• 技术路径：可以成为公司内感知技术领域的权威专家，或向首席科学家、技术院士等更高阶的技术领导职位发展
• 管理路径：凭借其技术领导力和对系统的全面理解，有机会转向技术管理岗位，如工程总监或技术副总裁，负责更大范围的技术团队和战略
• 行业影响：在自动驾驶和机器人领域积累的顶尖经验，为未来在行业头部公司担任核心角色或进行前沿技术创业奠定坚实基础
• 作为技术负责人，您将负责整个感知技术栈的架构设计、技术路线图制定和核心算法开发，确保系统能实时、可靠地理解复杂的城市环境
• 您需要将前沿的计算机视觉和深度学习研究（如2D/3D检测、多传感器融合、跟踪）转化为可部署在生产环境中的高性能、安全关键型代码
• 您将与规划、地图等团队紧密协作，解决系统级集成挑战，并指导团队内的高级工程师，推动整个团队的技术能力提升
• 深厚的计算机视觉和深度学习专业知识，特别是在感知领域，并拥有从研究到生产部署的完整项目经验
• 卓越的现代C++和Python编程能力，能够为实时、资源受限的嵌入式系统编写高效、可靠的代码
• 对深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）和模型部署优化工具链（如ONNX/TensorRT）有深入的实践经验和理解
• 具备复杂系统架构设计能力，以及在安全关键型产品或机器人系统中工作的经验与严谨性

申请策略

• 深入了解Grab在东南亚的业务布局及其超级应用生态，思考感知技术如何赋能其出行、外卖和物流等核心业务
• 在申请和面试中，展现出对“工程严谨性”、“可复现性”和“安全证据”等团队价值观的认同与实践
• 重点突出您设计、构建并成功交付到生产环境中的感知系统项目，详细说明技术挑战、您的解决方案和最终的业务影响
• 清晰展示您在2D/3D检测、传感器融合、跟踪等核心算法上的实践经验，以及使用C++/Python进行性能优化的具体案例
• 列举您使用PyTorch/TensorFlow进行模型开发，并通过ONNX/TensorRT等工具进行部署和优化的完整项目经历
• 如果有在安全关键系统（如ADAS、机器人）或复杂嵌入式平台上的工作经验，务必作为亮点强调
• 如果对东南亚特定的驾驶环境（如交通密度、道路类型）不熟悉，可以提前研究相关数据集或文献，理解其独特挑战
• 强化对现代C++在实时系统中的应用理解，以及针对特定硬件（如NVIDIA Jetson）的代码优化和CUDA编程能力

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化您的回答，确保逻辑清晰并突出您的个人贡献和技术决策
• 对于技术问题，不仅要给出解决方案，还要解释背后的权衡（例如精度 vs. 速度，复杂度 vs. 可维护性）以及您选择该方案的理由
• 将您的经验与Grab面临的特定挑战（如东南亚复杂环境）联系起来，展示您解决实际业务问题的能力
• 请描述一个您从头到尾负责的、最复杂的感知系统项目
• 您遇到了哪些主要挑战，是如何解决的？
• 在多传感器融合系统中，当不同传感器（如摄像头、激光雷达）的数据出现冲突时，您通常采用什么策略进行决策？
• 您如何将一个研究级的深度学习模型优化并部署到资源受限的嵌入式平台上？请分享具体的技术细节和性能指标
• 在设计一个高可靠性的感知系统时，您会考虑哪些架构原则和测试验证方法？