无人车规控模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 在无人驾驶规控领域深耕，成为L4级自动驾驶核心技术专家
• 可向自动驾驶系统架构师或技术负责人方向发展，带领团队完成复杂算法落地
• 随着京东物流无人配送规模化，有机会参与更大规模商业化项目，职业前景广阔
• 负责无人配送车端到端规控模型算法开发，包括基于轻图/无图输入的规划控制一体化方案
• 设计并实现时空联合决策规划算法，如POMDP、A*/Hybrid A*、iLQR等，保证车辆安全高效行驶
• 进行自动驾驶架构设计和工程优化，满足车端嵌入式平台的实时性和可靠性要求
• 与感知、定位等其他模块协作，完成全链路算法开发、测试和上线
• 扎实的强化学习理论，熟悉主流RL算法（如DQN/PPO/SAC）和MDP建模，有实际训练经验
• 熟练掌握经典决策规划算法，如POMDP、决策树、A*/Hybrid A*、iLQR等
• 优秀的C/C++编程能力，熟悉Linux开发环境，有嵌入式平台优化经验者优先
• 硕士及以上学历，3年以上自动驾驶、ADAS或移动机器人相关经验

申请策略

• 了解京东物流无人配送业务现状，思考规控算法在其中的挑战和机会
• 关注京东价值观，在面试中体现'客户为先、创新、拼搏'等精神
• 突出自动驾驶或机器人项目经验，特别是决策规划算法设计或RL训练落地案例
• 展示C/C++编程能力和算法竞赛获奖经历，强化基本功信号
• 如有端到端模型或实车部署经验，务必重点描述
• 量化成果，如算法性能提升、安全指标改善等
• 复习强化学习经典算法，动手实现PPO/SAC，熟悉MDP建模
• 学习主流规划算法源码，如A*、Hybrid A*，理解其变体和应用场景

面试指南

• 问题均围绕项目经历和技术深度，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）组织回答，突出算法原理与落地效果
• 对于算法对比类问题，从原理、适用场景、优缺点等维度展开，并联系实际业务
• 对于设计类问题，给出清晰的逻辑框架，如感知-决策-控制闭环，并强调安全与冗余设计
• 请介绍你做过的一个决策规划项目，使用了什么算法，如何评估性能？
• POMDP和MDP的区别是什么？在无人驾驶中如何应用POMDP？
• 你如何设计一个安全兜底框架来应对端到端模型的异常输出？
• 在嵌入式平台上，如何优化规控算法的实时性？
• 谈谈你对端到端规控模型和传统分模块方法的看法