软件工程师 - 运动规划

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为技术专家，深入运动规划核心领域
• 可转向系统架构师，负责整体规划系统设计
• 积累自动驾驶行业经验，未来可向技术管理或创业方向发展
• 负责自动驾驶车辆运动规划系统的架构设计与开发，确保系统高性能和高可靠性
• 开发高精度计算几何与数值优化算法，用于实时路径规划和决策
• 利用机器学习提升驾驶决策能力，处理复杂交通场景
• 构建仿真平台和大数据分析系统，基于路测数据优化规划算法
• 精通C++或Python，熟悉常用数据结构和算法，具备扎实的编程基础
• 掌握计算几何、数值优化或机器学习算法，能够解决实际工程问题
• 具备优秀的沟通协作能力和问题建模能力，能创新性地解决挑战性问题

申请策略

• 了解小马智行的技术路线和产品进展，在面试中展现对公司的热情
• 准备一个完整的项目案例，从问题定义到解决方案，体现工程思维
• 突出运动规划、路径规划、控制算法等相关项目经验
• 强调C++/Python编程能力，以及数据结构与算法的掌握程度
• 如有计算几何、数值优化或机器学习项目，务必详细描述
• 展示解决复杂问题的创新案例和成果
• 深入学习计算几何和数值优化算法，如A*、RRT、二次规划等
• 熟悉自动驾驶仿真平台如CARLA、SUMO，或大数据处理框架如Spark

面试指南

• 对于算法问题，先明确问题定义，再提出解决方案，分析复杂度，最后讨论优化方向
• 对于系统设计问题，从需求出发，考虑模块划分、接口设计、容错机制和性能指标
• 对于项目经验问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰阐述
• 请解释A*算法在路径规划中的应用，并讨论其优缺点
• 如何设计一个高可靠性的运动规划系统架构？
• 描述一个你解决过的复杂算法问题，你是如何建模和优化的？
• 在自动驾驶中，如何处理动态障碍物的预测和避让？
• 你如何评估和验证规划算法的性能？