校招—车控智能化算法工程师(J46920)

优缺点分析

角色解读

• 可成长为底盘控制或智驾控制算法专家，主导整车控制域的算法体系
• 积累车规量产经验后，可向自动驾驶全栈、机器人控制或能量管理专家方向发展
• 研发优化ACC、AEB、LKA等车辆控制算法模块，基于车辆动力学设计MPC、LQR、强化学习等控制策略
• 参与扭矩分配与制动能量回收等能量管理算法开发
• 建设算法评估与实车-仿真闭环体系，并完成符合车规标准的代码部署
• 控制理论功底扎实（PID、LQR、MPC），有车辆控制系统开发经验
• 熟练C/C++/Python/Matlab/Simulink，会模型开发与代码生成
• 理解车辆动力学建模、状态估计与参数辨识

申请策略

• 校招投递尽早，算法岗坑位有限
• 面试中用具体项目讲清控制参数整定的思路
• 展示车辆控制相关项目（方程式赛车、智驾实习、课程设计均可），写清所用控制方法与指标
• 突出Simulink模型开发与代码生成经历
• 有实车测试经验务必前置
• 复习现代控制理论与MPC基础
• 练习Simulink建模到代码生成的完整流程
• 了解ISO 26262功能安全基本概念

面试指南

• 项目类问题按「目标—建模—控制设计—验证」结构作答
• 对比类问题从原理、约束、计算量三个维度展开
• 部署类问题强调数值稳定性与代码规范
• 介绍一个你做过的车辆控制项目，控制器如何设计？
• MPC与LQR的适用场景与区别？
• 车辆动力学建模中如何做参数辨识？
• AEB算法设计要考虑哪些安全与舒适性约束？
• 从Simulink模型到量产代码，你会注意哪些问题？