ADAS Algorithm Engineer - Advanced Parking 高阶泊车算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术路径：从泊车算法工程师成长为ADAS/AD系统架构师或技术专家
• 管理路径：积累项目经验后，可向技术团队负责人（Team Lead）发展
• 跨领域发展：在奔驰平台下，可横向拓展至其他自动驾驶功能（如高速领航、城市NOA）
• 负责开发自动泊车、远程泊车等高级泊车功能的轨迹规划、车辆控制和HMI交互算法
• 将规划算法转化为底盘控制接口，确保量产产品的车辆控制性能
• 搭建数据驱动的开发框架，利用实际路测数据迭代优化泊车表现
• 与中德两地算法专家协作，参与技术决策和架构设计
• 精通轨迹规划算法（如A*、EM、Lattice）和车辆控制算法（如MPC、LQR、PID）
• 熟悉ADAS开发平台（ROS、Autoware、Apollo等）及AutoSAR架构
• 具备Linux/QNX下的软件开发能力和良好的系统工程思维
• 英语流利，能够与德国团队高效沟通，德语为加分项

申请策略

• 关注奔驰在中国市场的智能驾驶布局，了解其产品规划和技术路线
• 准备一两个深入的技术案例，展示你解决泊车相关难题的思路
• 突出泊车相关项目经验，尤其是轨迹规划与控制算法的实际开发和应用
• 强调使用ROS、Apollo等平台的经验，并附上具体技术细节和成果
• 体现对AutoSAR和整车电子电气架构的理解，这是车企项目的加分项
• 展示英语能力和国际协作经验，如跨团队合作或海外项目
• 如不熟悉MPC或LQR，建议系统学习最优控制理论，并在仿真环境中实践
• 补充Linux/QNX开发知识，尤其是实时系统和驱动开发

面试指南

• 项目经验类：STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出个人贡献和技术细节
• 算法对比类：先简述原理，再结合泊车场景分析适用性，最后给出选择理由
• 团队协作类：强调主动沟通、建立信任、利用工具（如Jira、Slack）确保对齐
• 请结合实际项目，说明你如何设计一个泊车轨迹规划算法，并处理障碍物避让？
• 比较MPC和LQR的优缺点，在泊车控制中你会选择哪种？为什么？
• 描述你在ADAS开发中遇到的软件集成问题，以及如何解决
• 你如何评估自动驾驶功能的安全性？请举例说明
• 与德国团队合作的经历中，遇到过哪些沟通挑战？如何应对？