PonyStar顶尖人才计划（26届）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕自动驾驶AI领域，成为感知、决策或系统优化方向的权威
• 技术管理路线：带领团队攻关核心技术，逐步转型为技术负责人或架构师
• 创业/产业路线：积累行业经验后，可加入或创立自动驾驶相关创业公司
• 研究多模态语义融合、VLM/VLA等前沿技术，应用于自动驾驶感知与决策
• 开发3DGS、对抗网络、扩散模型等生成式AI，构建虚拟数据和世界模型
• 探索强化学习、博弈论在自动驾驶交互决策中的应用，提升系统智能性
• 优化AI基础设施和端到端模型推理性能，参与数据工程与模型部署
• 扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉至少一个前沿方向（如多模态、强化学习等）
• 优秀的编程能力，熟练使用Python和主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
• 有顶级会议论文发表或顶尖竞赛获奖经历，证明学术或工程实力
• 快速学习能力，能够独立探索和解决复杂技术问题

申请策略

• 在简历中明确表达你对自动驾驶的热情和具体研究兴趣
• 提前了解小马智行的技术方向和产品，面试中展现匹配度
• 突出顶级会议论文发表经历，说明你的贡献和创新点
• 强调竞赛获奖经历，尤其是ACM、RoboCup等硬核赛事
• 展示与自动驾驶相关的项目经验，如感知、决策、仿真等
• 列出掌握的技能栈，包括框架、工具和算法
• 补充多模态、强化学习或生成式AI方面的知识，阅读最新论文
• 练习编程竞赛题或复现顶会论文，提升工程实现能力

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献
• 技术深度+广度：不仅解释原理，还要讨论实际应用中的权衡和优化
• 请介绍你的一篇顶会论文，包括问题、方法、创新点和实验结果
• 如何将多模态融合技术应用于自动驾驶场景？请举例说明
• 解释强化学习在自动驾驶决策中的应用，并讨论其挑战
• 你如何优化一个端到端模型的推理性能？请给出具体方法
• 描述一个你解决过的复杂技术问题，并说明你的解决思路
• 复习机器学习基础，尤其是深度学习、强化学习核心概念