决策规划算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向可晋升为算法专家或技术架构师，主导下一代自动驾驶决策规划系统的技术演进
• 横向可拓展至自动驾驶全栈系统开发或数据闭环体系建设，成为复合型技术领军人才
• 负责自动驾驶车辆决策规划（Planning）模块的架构设计与核心系统开发
• 利用深度学习、强化学习、博弈论等前沿算法，优化车辆交互与决策逻辑，提升拟人化驾驶体验
• 搭建基于海量路测数据的数据驱动算法工具链，开发高性能数值优化与计算几何算法
• 精通C++和Python，具备优秀的代码风格与系统设计能力
• 扎实的数理基础，深入掌握最优化、控制理论、深度学习或强化学习中的至少两种算法
• 具备强大的建模分析能力与创新思维，能解决复杂场景下的长尾难题

申请策略

• 了解初速度在量产自动驾驶与完全无人驾驶双轨战略下的技术路线差异
• 准备好展示个人在算法工具链搭建或数据闭环方面的系统性思考
• 突出在深度学习、强化学习或最优化算法领域的深入研究经历与顶会论文/专利成果
• 详细展示C++/Python工程落地能力，特别是高性能计算、系统架构设计或大规模数据处理经验
• 强调在复杂场景下的建模分析能力，可列举解决过的具体长尾场景或算法优化案例
• 深入学习博弈论（Game Theory）与部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）在自动驾驶交互中的应用
• 提升C++底层性能优化能力，熟悉计算几何与数值优化库的底层原理与调优

面试指南

• STAR法则：针对具体场景（Situation），明确任务与难点（Task），阐述采用的算法与工程方案（Action），最后用量化指标（如接管率下降、舒适度提升）展示结果（Result）
• 系统性思维：在回答架构或工具链问题时，从数据流、算法模块、评测闭环到工程部署，展现全局视角
• 请详细描述你如何利用强化学习或深度学习解决自动驾驶中的车辆交互与决策问题？
• 在海量路测数据下，你是如何构建数据驱动算法工具链及高效评测系统的？
• 面对复杂路口或无保护左转等长尾场景，你的决策规划算法是如何进行多目标优化与权衡的？
• 请分享一个你使用C++进行高性能数值优化或计算几何算法开发的实际案例
• 复习自动驾驶决策规划的经典算法（如基于规则、基于搜索、基于学习的方法），并了解初速度相关的技术博客或开源项目
• 准备1-2个自己主导的复杂算法攻坚项目，重点梳理其中的数学建模过程与工程落地细节