运动规划算法工程师 - 深度学习

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从运动规划算法工程师成长为自动驾驶系统架构师，主导核心算法研发
• 管理方向：积累经验后晋升为技术负责人或团队Leader，带领规划团队
• 行业前景：自动驾驶是高速增长赛道，可向其他机器人领域（如物流、无人机）拓展
• 设计和实现基于深度学习的运动规划算法，确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中安全行驶
• 优化现有算法，提升轨迹的舒适性和可预测性，同时满足实时性要求
• 与感知、控制等团队协作，解决多传感器融合下的规划难题
• 参与实际路测，分析数据并迭代算法性能
• 扎实的深度学习基础，熟悉PyTorch等框架，能独立设计和训练模型
• 优秀的编程能力，精通C++和Python，具备高性能代码优化经验
• 强大的问题分析和建模能力，能将实际驾驶场景转化为算法问题
• 了解强化学习或自动驾驶规划算法（如A*、RRT、MPC）是加分项

申请策略

• 关注小马智行的技术博客和开源项目，了解其技术栈和算法方向
• 在面试中准备一个完整的项目案例，展示从问题定义到算法实现的全过程
• 突出深度学习项目经验，尤其是与轨迹预测、路径规划相关的项目
• 展示C++和Python的编程能力，如有高性能计算或优化经验更佳
• 强调问题分析和建模能力，例如将实际问题转化为数学模型的案例
• 如有自动驾驶相关实习或研究经历，务必重点描述
• 深入学习强化学习算法（如DQN、PPO），并尝试在仿真环境中应用
• 熟悉自动驾驶规划经典算法（如A*、RRT、MPC），并了解其与深度学习的结合

面试指南

• 对于算法设计问题：先明确问题输入输出，再选择模型架构（如CNN、RNN、Transformer），最后说明训练数据和损失函数
• 对于性能优化问题：从算法复杂度、数据结构、并行计算、硬件加速等角度分析，并给出具体优化措施
• 请描述你如何设计一个基于深度学习的运动规划算法？
• 如何处理动态障碍物的轨迹预测？
• C++中如何优化实时规划算法的性能？
• 解释一下强化学习在自动驾驶规划中的应用场景？
• 你如何评估规划算法的安全性和舒适性？
• 复习深度学习基础，特别是序列模型和生成模型