研发工程师 - 工程/算法（26校招）校招

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从初级工程师成长为领域专家（如感知、规划、系统架构等）
• 管理路线：积累项目经验后转向技术管理，带领团队攻克复杂问题
• 跨领域发展：自动驾驶涉及多学科，可横向拓展至AI、机器人、大数据等方向
• 参与自动驾驶系统的工程研发，包括车载系统、分布式架构、仿真平台等，确保系统稳定高效
• 参与算法研发，如环境感知、路径规划、传感器融合等，提升车辆自动驾驶能力
• 根据兴趣选择方向，从底层系统到上层算法均有涉及，解决实际技术难题
• 扎实的计算机基础，包括算法、数据结构、操作系统等
• 熟练掌握至少一门主流编程语言（如C++、Python），能编写高效代码
• 对自动驾驶技术有热情，具备快速学习和解决问题的能力

申请策略

• 关注小马智行的技术博客和公开演讲，了解其技术方向
• 在简历中明确表达对自动驾驶的热情和具体兴趣方向
• 突出算法竞赛获奖（如ACM、NOI）或相关论文发表，证明学习能力
• 强调项目经验：自动驾驶相关项目、大型开源贡献或实习经历
• 展示编程能力：列出熟练掌握的语言和框架，附上GitHub链接
• 系统学习C++和Python，熟悉常用数据结构和算法
• 了解自动驾驶基础知识：感知、规划、控制、传感器等
• 动手实践：参与开源自动驾驶项目或自己搭建小项目

面试指南

• 技术问题：先明确问题核心，分步骤阐述原理、实现和优化，结合自动驾驶场景
• 项目经验：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出个人贡献和难点突破
• 开放性问题：展示系统思维，从多个角度分析，并给出权衡方案
• 请解释C++中的虚函数机制及其在自动驾驶系统中的应用
• 如何设计一个分布式系统来实时处理多辆车的传感器数据？
• 给定一个路径规划问题，如何平衡安全性和效率？
• 描述一个你解决过的复杂技术问题，用了什么方法？
• 你对自动驾驶中的传感器融合有什么理解？