无人驾驶技术主管（博士）

优缺点分析

角色解读

• 作为技术负责人持续深耕全链路算法与量产工程化能力，可向智能驾驶技术总监、研发总负责人等更高管理层级发展
• 在工程机械无人化与商用车自动驾驶交叉领域积累稀缺经验，未来可转向公司智能化战略、产品线负责人或行业技术专家方向
• 统筹感知融合、定位、预测、规划、决策、控制等自动驾驶全链路算法的优化，针对矿区、工业重载、干线运输等特殊场景攻克极端工况下的技术瓶颈
• 主导重点项目的技术方案评审、关键问题复盘与风险把控，推动技术从预研、开发、实测走向量产商业化落地
• 跟踪行业前沿智驾技术，组织新技术预研与验证，沉淀团队核心技术资产，并带领和培养算法团队
• 扎实的自动驾驶全链路技术功底，熟悉感知、定位、规划决策控制、仿真与数据闭环体系，能对整体架构做技术判断
• 熟练使用 ROS/ROS2 开发框架，具备主流自动驾驶算法的工程化落地经验
• 至少完整主导过一个 L4 级工程机械无人驾驶或重卡智驾项目，理解工业重载、矿区、干线运输的作业逻辑
• 较强的技术团队管理与跨部门协同能力，能承担方案评审、风险把控与人才梯队建设

申请策略

• 投递前了解中联重科在智慧产业城、无人矿卡与智能施工方向的业务布局，面试中体现对业务场景的理解
• 主动与 HR 确认实际办公园区与是否需要长期驻矿区/测试场，评估通勤与出差安排是否符合预期
• 重点突出主导过的 L4 级工程机械无人驾驶或重卡智驾项目，写清项目周期、你负责的模块与最终落地结果（实测里程、量产节点、指标提升）
• 量化团队管理经验，如团队规模、分工方式、人才培养与协作机制
• 列出全链路技术栈掌握情况，尤其是感知融合、规划决策控制、仿真与数据闭环的具体实践
• 展示极端工况、复杂环境下的问题攻关案例，说明你如何定位并解决高阶技术难题
• 补齐工程机械与矿区、干线运输场景的作业逻辑认知，熟悉重载车辆动力学与特殊环境约束
• 强化 ROS/ROS2 工程化与仿真、数据闭环体系建设经验，准备可讲述的体系搭建案例

面试指南

• 用 STAR 结构讲项目：先交代场景与目标，再说明你承担的角色、关键决策与技术取舍，最后给出可量化的落地结果
• 讲技术难题时按「现象—定位过程—候选方案对比—最终方案—验证结果」展开，突出分析逻辑而非堆砌名词
• 讲管理经验时用具体机制说话，如评审流程、复盘制度、人才梯队与跨部门协同方式
• 请介绍一个你全程主导的 L4 级无人驾驶项目，从技术预研到量产落地各阶段的关键决策是什么？
• 在矿区或工业重载等极端工况下，你遇到过最棘手的技术瓶颈是什么，如何定位并解决？
• 你如何组织和带领算法团队？如何做技术方案评审与技术风险把控？
• 感知、规划决策、控制链路之间出现性能冲突时，你会如何权衡与优化？
• 你如何看待工程机械无人化与商用车自动驾驶的技术差异与复用可能？