深度学习架构师

优缺点分析

角色解读

• 可向自动驾驶首席算法专家、技术总监或规控领域技术负责人方向发展，主导核心算法架构演进
• 在自动驾驶量产落地和前沿 AI 技术结合领域积累深厚壁垒，成为行业稀缺的复合型算法架构人才
• 将前沿强化学习与监督学习算法应用于自动驾驶规控领域，解决复杂场景下的决策与控制问题
• 搭建和维护深度学习框架，优化模型自动化生产流程，推动算法在数据生产线上的研发落地
• 与感知、测试等团队紧密协作，负责规控算法在量产嵌入式自动驾驶产品中的集成与部署
• 精通强化学习与监督学习算法，并具备将其应用于实际产品（如自动驾驶规控）的实战经验
• 熟练掌握 C/C++ 和 Python，具备扎实的数据结构、算法基础及较强的算法设计与实现能力
• 熟悉 Caffe、TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习训练框架，了解模型部署与优化流程

申请策略

• 了解初速度在量产自动驾驶与 Robotaxi 双线发展的业务模式，面试时可结合其数据闭环体系阐述自己的架构思路
• 突出强化学习/监督学习在自动驾驶或机器人规控中的实际落地项目，强调从算法设计到量产部署的闭环经验
• 展示 C/C++ 工程能力与深度学习框架底层优化经验，体现解决复杂工程问题的能力
• 明确列出 CVPR/ICCV 等顶会论文及研究成果，证明在前沿技术领域的研究深度
• 深入了解嵌入式平台（如 NVIDIA Orin）上的模型部署、量化与性能优化技术
• 关注端到端自动驾驶架构的最新进展，以及强化学习在规控中的前沿应用论文

面试指南

• 采用 STAR 法则，重点突出“算法创新-工程落地-量产验证”的闭环，用具体数据指标（如接管率、延迟）证明成果
• 在回答架构问题时，强调安全性、实时性与数据闭环的结合，展现全局系统思维
• 请分享一个你主导的将强化学习应用于规控领域的实际项目，遇到了哪些挑战及如何解决？
• 在模型自动化生产流程中，你是如何优化数据回流与训练效率的？
• 针对量产嵌入式平台，你是如何进行规控算法的集成与实时性优化的？
• 请谈谈你对当前端到端自动驾驶架构的看法，以及传统规控算法在其中的定位与价值
• 复习强化学习在连续控制空间（如 PPO, SAC）的最新进展及在自动驾驶规控中的具体应用案例
• 熟悉初速度的数据闭环理念及量产自动驾驶产品架构，准备 1-2 个针对其业务场景的优化建议