深度学习架构师-规控方向

优缺点分析

角色解读

• 从规控算法专家向自动驾驶系统架构师发展，统筹感知、规控、控制的全链路算法设计
• 深入自动驾驶量产落地，成为解决Corner Case和长尾问题的行业顶尖技术专家
• 将强化学习和监督学习等前沿AI技术应用于自动驾驶规控领域，解决复杂场景下的车辆控制问题
• 搭建和维护自动驾驶深度学习框架，设计并优化模型自动化生产流程
• 与感知、测试团队跨部门协作，推动规控算法在量产嵌入式产品中的集成与落地
• 精通强化学习与监督学习算法，并具备将其落地到实际产品中的实战经验
• 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实现能力
• 熟悉Caffe、TensorFlow、PyTorch等主流深度学习训练框架，了解嵌入式系统部署

申请策略

• 了解初速度在量产自动驾驶和完全无人驾驶方面的业务进展，在面试中展现对公司技术路线的理解
• 重点突出在强化学习、监督学习领域的实战经验，特别是成功落地到实际产品中的案例
• 详细列出参与的深度学习框架搭建、模型自动化流程设计等架构级项目经验
• 明确展示在CVPR、ICCV等顶级会议发表的论文及研究成果，证明研究能力
• 深入学习强化学习在连续控制领域的前沿进展（如SAC、PPO等在规控中的应用）
• 提升C++工程化能力和嵌入式系统部署经验，确保算法在车端的高效运行

面试指南

• STAR法则：针对落地经验，从场景挑战、任务目标、具体算法设计与工程实现、最终量产效果与指标提升四个维度展开
• 系统架构思维：回答框架设计问题时，从数据流、计算图优化、自动化部署流水线、监控与回滚机制等全局视角进行阐述
• 请详细介绍你如何将强化学习或监督学习应用到实际规控产品中的？遇到了哪些挑战？
• 在搭建深度学习框架和优化模型自动化生产流程时，你采取了哪些关键设计？
• 如何保证规控算法在量产嵌入式产品中的实时性和安全性？
• 请分享一篇你在CVPR/ICCV等顶会发表的论文，其核心创新点是什么？
• 复习强化学习在自动驾驶规控中的经典论文及最新进展，准备1-2个自己主导的复杂算法落地案例
• 了解初速度的技术栈和产品线，思考其规控算法可能面临的Corner Case及解决思路