DLP 算法开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为Planning模块的技术专家或架构师
• 未来可向自动驾驶系统架构师或技术管理方向纵深发展
• 负责自动驾驶Planning（规划）模块的算法设计与全栈开发，输出业务交付方案
• 通过数据驱动的方式持续优化产品表现，提升智驾系统体验
• 探索前沿的算法框架、数据体系及仿真评测体系，推动技术迭代
• 精通C++和Python，具备扎实的工程开发习惯与代码能力
• 掌握数据驱动算法的研发方法，具备计算机相关专业硕士及以上学历
• 具备优秀的数学基础与算法设计能力，能独立解决复杂工程问题

申请策略

• 了解初速度在自动驾驶领域的量产落地进展及技术路线，准备相关技术深度的面试
• 突出C++/Python工程能力与数据驱动算法项目经验，展示代码质量
• 若有智驾量产经历、顶会论文或ACM/NOI等竞赛获奖，务必放在显眼位置
• 深入学习自动驾驶Planning相关算法（如强化学习、模仿学习等）
• 熟悉仿真评测体系及数据闭环流程，了解量产交付标准

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经验与数据指标提升
• 对比分析不同技术路线的优劣，结合具体场景给出权衡与解决方案
• 请介绍一个你主导的数据驱动算法优化项目，遇到了什么挑战？
• 在Planning模块中，如何处理长尾场景（Corner Cases）？
• C++和Python在工程开发中如何结合使用以保证性能与开发效率？
• 你如何看待基于规则与基于数据驱动的Planning算法的优劣？
• 复习自动驾驶Planning经典算法及最新顶会论文，掌握前沿动态
• 准备自己过往项目中的核心代码逻辑、性能优化细节及仿真评测方法