自动驾驶模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 在自动驾驶算法领域深耕，成为端到端规划方向的专家
• 向VLA、世界模型等前沿研究拓展，未来可晋升为算法负责人或技术主管
• 通过参与量产项目积累实战经验，为职业发展奠定坚实基础
• 参与量产端到端规划算法的研发，负责模型训练和效果优化
• 搭建评测体系，客观评估算法性能并迭代改进
• 跟踪端到端规划Sota方法，将VLA、WorldModel、强化学习等新技术融入量产算法
• 熟悉端到端规划架构，或至少掌握AR、Diffusion、强化学习中的一种
• 扎实的Python编程能力，熟练使用深度学习框架（如PyTorch）
• 有自动驾驶或计算机视觉顶会论文经验是加分项
• 良好的文献阅读和快速工程实现能力

申请策略

• 了解小米汽车（如小米SU7)的自动驾驶技术路线，在面试中展现对业务的理解
• 准备展示自己如何从一篇论文或想法到实际代码部署的完整过程
• 突出端到端规划、强化学习或计算机视觉相关的项目经验，量化成果（如性能提升指标）
• 强调Python编程能力和PyTorch等框架的熟练使用，可附代码仓库链接
• 如有顶会论文、竞赛获奖或开源贡献，重点展示
• 体现快速学习新技术的能力，例如自学VLA或世界模型的经历
• 提前阅读VLA（视觉-语言-动作）和WorldModel的最新论文，尝试复现部分代码
• 熟悉主流开源自动驾驶方案（如UniAD、VAD），了解其网络架构和实现细节

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，突出个人贡献和量化结果
• 算法问题从问题定义、方法设计、实验验证和结果分析层面系统回答
• 对于技术追踪类问题，先概述技术核心，再结合自己理解分析优缺点
• 请介绍一个你参与的机器学习项目，你负责哪些部分？
• 如何设计评测体系来评估端到端规划模型的效果？
• 你了解哪些最近的端到端规划算法？谈谈你的看法
• 在Python中如何优化训练循环的性能？
• 如果训练数据分布不均衡，你会如何处理？