系统研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为自动驾驶系统首席架构师或技术专家，主导下一代自动驾驶系统的设计
• 横向可向技术管理方向发展，带领更大规模的系统研发团队，负责整体技术战略与落地
• 主导自动驾驶算法与工程系统的整体架构设计，从系统层面拆解并导出算法和工程需求
• 建立自动驾驶算法性能评价体系，分解指标并对各模块及整体系统进行持续的性能评估与迭代
• 针对长链条技术问题，设计并开发自动化分析工具链，提升问题排查效率和组织研发效能
• 具备ADAS量产经验，深入理解自动驾驶算法技术栈及多个核心模块的工作原理
• 熟悉自动驾驶系统的软硬件架构，能够进行系统级的设计与优化
• 拥有解决人工智能或机器人领域复杂系统性问题的经验，具备较强的技术攻坚能力

申请策略

• 提前了解公司在量产自动驾驶方面的最新进展和技术路线，面试时结合其实际业务场景进行探讨
• 重点突出ADAS量产项目经验，详细说明在项目中负责的系统架构设计及解决的核心技术难题
• 展示在自动驾驶算法性能评价、指标分解及系统级迭代优化方面的具体成果与数据
• 强调在工具链开发、自动化分析体系建设方面的经验，体现提升研发效能的实际贡献
• 深入了解AES（自动紧急转向）和ESS（紧急停车系统）等高级辅助驾驶功能的系统逻辑与实现方案
• 复习并巩固自动驾驶软硬件协同设计、系统级功能安全等相关知识

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来回答项目经验类问题，重点突出系统级思考和数据驱动
• 对于架构设计问题，先从业务需求和系统边界出发，再深入到软硬件接口、数据流向和性能瓶颈，最后给出权衡与决策
• 请分享一个你主导过的ADAS量产项目，你在系统架构设计中遇到了哪些最大的挑战，是如何解决的？
• 如何设计和分解自动驾驶算法的性能指标？请举例说明你如何通过系统评价促使性能迭代提升
• 针对自动驾驶技术链条长、关联问题分析困难的问题，你曾设计过哪些工具链或方案来提升自动化程度？
• 在软硬件架构协同方面，你认为目前自动驾驶系统面临的最大瓶颈是什么？有什么优化思路？
• 梳理自己过往在人工智能或机器人领域解决系统性问题的完整案例，准备好技术细节和架构图
• 了解公司当前的技术栈和量产车型合作情况，思考其系统架构可能存在的优化空间