SAI-资深算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程化专家向自动驾驶系统架构师发展，负责整体软件框架设计
• 深入端到端自动驾驶前沿技术，成为该细分领域的顶尖技术专家或技术团队负责人
• 负责自动驾驶端到端算法的工程化落地，将算法模型转化为高性能、可部署的软件框架
• 设计并实现算法交付与评测体系，确保自动驾驶系统在实车或仿真环境中的稳定运行与性能达标
• 扎实的C++工程开发能力，熟悉跨平台开发与调试工具
• 了解或掌握CUDA/TensorRT等AI加速库，具备模型部署与性能优化经验
• 熟悉Python及Web框架（Django/React），能开发配套工具或平台

申请策略

• 在面试中准备好关于C++内存管理、多线程及AI模型推理加速的底层原理问题
• 提前了解初速度在端到端自动驾驶领域的最新技术分享或论文，展现对该公司技术路线的关注
• 重点突出C++工程化项目经验，特别是跨平台开发和性能优化成果
• 详细列出CUDA/TensorRT等AI加速库的实际应用案例及性能提升指标
• 展示在算法评测体系设计或自动化测试工具开发方面的经验
• 深入学习TensorRT或CUDA编程，掌握大模型或端到端自动驾驶模型的部署优化技巧
• 了解当前主流的端到端自动驾驶算法架构，提升算法与工程结合的认知

面试指南

• STAR法则：针对工程落地问题，清晰阐述背景、任务、采取的具体技术手段（如算子优化、内存池）及最终量化收益
• 系统性思维：在回答评测体系或架构设计问题时，从数据采集、处理、指标定义到自动化反馈闭环进行全局拆解
• 请详细描述一个你使用C++进行跨平台开发或性能优化的项目，遇到了哪些难点？
• 在模型部署中，你是如何使用TensorRT或CUDA进行加速的？推理延迟降低了多少？
• 如何设计一套针对自动驾驶端到端算法的评测体系？包含哪些核心指标？
• 如果模型在实车运行中出现偶发的内存泄漏或崩溃，你的排查思路是什么？
• 复习C++11/14/17新特性、内存管理、多线程同步及常见性能分析工具（如perf, gprof）
• 了解TensorRT的工作流程、算子融合原理以及CUDA编程模型，准备具体的优化案例