自动驾驶-算法优化工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从算法优化工程师到资深算法专家，主导核心模型设计与优化
• 管理路线：可向技术团队管理方向发展，带领算法团队
• 跨领域：积累自动驾驶经验后可转至机器人、AI芯片等相邻领域
• 负责自动驾驶算法的有损优化，通过模型量化、剪枝、蒸馏等手段提升模型部署效率
• 设计轻量化模型架构，在效果、大小、计算量之间取得最佳平衡
• 探索前沿模型技术，如Scaling Law、MoE、高效训推框架，推动技术突破
• 精通CNN、Transformer等深度学习模型原理，熟悉主流自动驾驶算法
• 具备AutoML、模型量化、蒸馏等优化经验，能独立开展模型压缩项目
• 熟练使用Python，扎实的算法与数据结构基础，具备论文或竞赛经验者优先

申请策略

• 深入了解小米自动驾驶技术路线和产品，面试时展现对业务的理解
• 准备一个完整的模型优化案例分析，从问题定义到解决方案和效果
• 突出模型量化、蒸馏、压缩等具体项目经验，说明优化效果（如精度损失、加速比）
• 列出发表的顶会论文或竞赛Top名次，证明学术或工程能力
• 强调自动驾驶或计算机视觉相关项目，展示领域理解
• 补充AutoML、NAS、知识蒸馏等前沿技术，熟悉主流开源框架（如TensorRT、ONNX）
• 动手实践模型部署，如使用TensorRT或Triton Inference Server优化模型

面试指南

• 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰阐述项目背景和你的贡献
• 对比不同技术方案的优劣，展示权衡与决策过程
• 结合自动驾驶场景，强调落地中的实际考虑，如延迟、功耗等
• 请介绍一个你使用模型量化降低模型大小的项目，如何平衡精度和速度？
• CNN和Transformer在自动驾驶中各自的优缺点是什么？
• 如何设计一个轻量级网络用于实时语义分割？
• 解释知识蒸馏的原理，你如何选择教师模型和学生模型？
• 对Scaling Law的理解，MoE在自动驾驶中的应用可能性？