感知算法总监

优缺点分析

角色解读

• 纵向可向感知算法首席科学家、技术副总裁（VP）等更高阶技术管理岗位发展
• 横向可拓展至自动驾驶或机器人领域的系统架构师、产品技术负责人等综合性管理角色
• 制定感知算法的中长期技术路线图，主导核心算法的选型与整体架构设计
• 带领团队攻克多传感器融合、复杂场景下的长尾问题（如漏检、遮挡），并推动算法在车规级或嵌入式平台的工程化落地
• 深厚的计算机视觉与多传感器融合（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）算法功底，熟悉目标检测、分割与跟踪技术
• 具备算法工程化能力，熟悉嵌入式或车规级平台的推理加速、内存优化与功耗控制
• 拥有3年以上团队管理经验，能够主导从算法研发到规模化落地的完整项目全流程

申请策略

• 提前了解海尔在智能家居、机器人或自动驾驶相关业务线的最新产品与技术布局，以便在面试中展现对公司业务的深刻理解
• 重点突出主导过的从算法研发到规模化落地的完整项目，量化算法在精度、实时性或功耗优化上的具体提升指标
• 详细阐述在多传感器融合（如视觉与激光雷达融合）及解决复杂场景长尾问题（如漏检、遮挡）方面的核心技术贡献
• 展现团队管理经验，说明如何带领团队达成技术目标及培养核心技术骨干
• 深入了解车规级平台（如NVIDIA Orin、地平线等）的部署流程与推理加速技术，补齐工程化落地短板
• 关注自动驾驶或机器人领域的最新前沿论文与开源项目，保持对多传感器融合及大模型在感知领域应用的敏锐度

面试指南

• 采用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，重点突出“行动”中的技术决策和“结果”中的量化收益
• 对于技术选型问题，先明确业务场景与硬件约束，再对比不同方案的优劣，最后给出结合实际的最终选择及理由
• 请分享一个你主导过的最复杂的感知算法落地项目，遇到了哪些长尾问题，是如何解决的？
• 在多传感器融合（如摄像头与激光雷达）中，你倾向于使用前融合、后融合还是特征级融合？为什么？
• 如何在保证算法精度的同时，优化其在嵌入式或车规级平台上的实时性与功耗？
• 作为技术总监，你如何制定团队的技术路线图并平衡短期业务需求与长期技术预研？
• 复习多传感器融合的经典算法与最新前沿进展，准备 1-2 个自己深度参与的复杂场景优化案例
• 了解海尔近期在智能硬件、机器人或出行领域的业务动态，思考感知算法如何赋能其具体产品线