算法工程师实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习表现优秀可获得转正机会，成为小米自动驾驶算法工程师
• 可向感知算法、多传感器融合、决策规划等方向深入发展
• 积累自动驾驶行业经验，未来可跳槽至其他车企或AI公司
• 调研和实现最新的目标检测、分类算法，并交付到自动驾驶感知模块
• 跟踪生成式AI前沿技术，探索其在自动驾驶场景中的应用落地
• 整理和统计自动驾驶数据集，确保数据质量满足算法训练需求
• 扎实的计算机视觉和深度学习基础，熟悉目标检测、分类、分割等经典模型
• 熟练使用PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，能够快速复现论文
• 具备图像生成相关经验（如GAN、Diffusion Models）优先
• 良好的编程能力，熟悉Python及常用数据处理工具

申请策略

• 关注小米自动驾驶团队的招聘动态，通过内推提高简历通过率
• 在面试中展示对自动驾驶场景的理解，提出自己的技术见解
• 突出目标检测、图像生成等领域的项目经历或论文成果，附上GitHub链接
• 量化描述在数据集处理、模型训练和优化方面的贡献
• 强调编程能力和框架使用经验，展示代码质量
• 提前阅读YOLOv8、DETR等最新检测算法论文，并尝试复现
• 了解Stable Diffusion、DALL·E等生成模型，熟悉其应用
• 补充自动驾驶基础知识，如传感器融合、坐标系变换等

面试指南

• 按照STAR法则描述项目背景、任务、行动和结果，重点突出算法改进和量化成果
• 对比不同算法时从精度、速度、复杂度等维度分析，结合实际应用场景选择
• 针对模型性能问题，从数据、模型结构、超参数、训练策略等方面系统排查
• 请介绍一下你参与过的目标检测项目，遇到了哪些挑战？
• 解释一下Faster R-CNN和YOLO的区别，以及各自的优缺点
• 你对生成式模型（如GAN、Diffusion）在自动驾驶中有哪些潜在应用场景？
• 如何评估一个自动驾驶感知算法的性能？使用哪些指标？
• 如果你发现模型在某个场景下准确率很低，你会如何排查和优化？