自监督或强化学习算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为自动驾驶核心算法专家，主导端到端大模型架构设计
• 未来可向自动驾驶技术总监或 AI 算法团队负责人方向发展，带领团队攻克行业级技术难题
• 设计并优化面向自动驾驶的自监督训练框架，利用稀疏标注数据提升端到端大模型的泛化能力
• 研发适用于驾驶决策、路径规划与动态博弈的强化学习算法，解决复杂场景下的安全性与长尾交互问题
• 扎实的 Python/C++ 编程能力与数据结构算法基础，能够高效实现复杂算法
• 精通自监督学习（如对比学习、MAE）或强化学习（如 PPO、GRPO、Offline RL）算法原理及工程落地
• 具备自动驾驶场景理解能力，或有顶会论文发表及重量级竞赛获奖经历

申请策略

• 了解初速度在量产自动驾驶与 Robotaxi 双线并行的业务模式，面试时可结合其实际场景（如高速、城区、泊车）准备算法优化思路
• 突出在自监督或强化学习方向的具体项目经验，详细说明算法优化带来的实际性能提升指标
• 详细列出顶会论文（CVPR/NeurIPS 等）或 ACM/RoboMaster 等重量级竞赛获奖经历，证明算法底蕴
• 深入研读端到端自动驾驶、Offline RL、GRPO 等最新前沿论文，掌握其核心数学推导与工程实现
• 提升 C++ 工程化落地能力，确保算法模型能够高效部署到车端计算平台

面试指南

• 采用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点突出算法创新点与最终的业务收益指标
• 理论推导 + 工程落地 + 业务收益的三段式回答，展现从理论到实车部署的全链路思考能力
• 请详细介绍你在自监督学习（如 MAE/DINO）或强化学习（如 PPO/GRPO）中的一个核心项目，遇到了什么难点及如何解决？
• 在自动驾驶稀疏标注场景下，如何设计自监督训练框架以提升端到端大模型的泛化能力？
• 针对高速或城区场景中的长尾交互问题，你的强化学习算法是如何保证安全性的？
• 请推导一下 PPO 或 DPO 算法的核心公式，并说明其在自动驾驶决策规划中的适用性与局限性
• 复习强化学习与自监督学习的经典及最新论文，特别是 GRPO、Offline RL 在自动驾驶决策规划中的最新应用
• 准备 1-2 个自己主导的、有深度的算法落地项目案例，能够清晰阐述算法选型理由及调优过程