资深深度学习算法工程师/架构师

优缺点分析

角色解读

• 从资深算法工程师向自动驾驶算法架构师或技术专家方向发展，主导核心规控算法的技术演进
• 未来可成长为自动驾驶技术总监或首席科学家，引领公司自动驾驶技术路线
• 将强化学习和监督学习等前沿AI技术应用于自动驾驶车辆的规划与控制（规控）模块
• 搭建和维护深度学习框架，设计并优化模型自动化生产流程
• 推动算法在数据生产线和量产嵌入式产品中的落地，与感知、测试等团队协同完成系统集成
• 扎实的深度学习理论基础，精通强化学习和监督学习算法及其在自动驾驶中的实际应用
• 熟练掌握C++和Python，具备优秀的代码规范与系统架构设计能力
• 熟悉自动驾驶规控算法及嵌入式部署流程

申请策略

• 了解初速度在量产自动驾驶（如“飞轮式”自动驾驶）方面的技术路线和产品落地情况，面试时可结合其实际业务场景探讨算法优化方案
• 重点突出在强化学习/监督学习领域的实战项目，特别是成功应用于自动驾驶规控或相关机器人控制领域的案例
• 详细展示C++/Python编程能力、系统架构设计经验以及模型自动化部署和嵌入式集成的成果
• 深入学习最新的强化学习算法（如PPO, SAC等）及其在连续控制任务中的应用
• 提升C++在嵌入式环境下的性能优化能力，熟悉ROS/ROS2及自动驾驶中间件

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，重点突出“行动”中的技术选型、架构设计和难点攻克
• 对于系统集成问题，从系统全局视角出发，强调跨团队协作机制和工程化落地能力
• 请详细介绍一个你主导的将强化学习/监督学习应用于规控或控制领域的项目，遇到了哪些挑战及如何解决？
• 在模型自动化生产流程和架构设计方面，你是如何保障路测数据高效回流与模型迭代效率的？
• 在量产嵌入式自动驾驶产品中，规控算法集成时如何平衡算法性能与计算资源/实时性要求？
• 请描述一次你与感知或测试团队紧密配合解决复杂系统问题的经历
• 复习强化学习在连续动作空间控制中的最新进展，准备1-2个自己主导的复杂系统架构设计案例
• 了解初速度Momenta的“飞轮”数据驱动理念及量产自动驾驶技术栈