无人车业务部-静态感知算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 在自动驾驶领域深耕，成为高精地图和感知算法的专家
• 有机会晋升为技术专家或团队负责人，带领团队攻克技术难题
• 随着自动驾驶商业化落地，可转向产品、管理或创业方向
• 负责在线地图的研发，包括车道线、道路边缘等物理元素和车道中心线等逻辑元素的感知与建模
• 研发规则算法，如矢量化方法和时空关联跟踪融合方法，提升地图的帧间稳定性和一致性
• 结合深度学习模型和多图源融合方法，优化静态道路元素模型，提升MPI/MPHB等指标
• 扎实的深度学习基础，熟悉CNN、Transformer等模型，并有实际调优经验
• 熟练掌握Python和C++，具备良好的编程习惯
• 对计算机视觉或三维感知有深入理解，能够处理复杂的感知问题

申请策略

• 了解美团无人车业务和自动配送场景，在面试中展示对业务的理解
• 准备项目案例，突出数据驱动和算法调优经验
• 突出深度学习项目经验，特别是CNN、Transformer在视觉任务中的应用
• 强调C++/Python编程能力，展示高性能代码实现
• 如有自动驾驶或高精地图相关项目，务必详细描述
• 展示解决复杂问题的能力和成果，如指标提升
• 复习计算机视觉经典模型和最新进展，如Transformer在视觉中的应用
• 熟悉高精地图相关标准和技术，如OpenDRIVE

面试指南

• 使用STAR法则回答行为问题，突出情境、任务、行动和结果
• 技术问题先阐述原理，再结合项目经验，最后总结优化思路
• 对行业问题，展示对技术趋势和商业落地的思考
• 请介绍你在深度学习模型调优方面的经验，如何提升模型性能？
• 如何处理车道线检测中的遮挡和光照变化问题？
• 你如何理解高精地图中的静态元素建模？
• 请描述一个你使用C++或Python解决复杂问题的案例
• 你对自动驾驶行业的发展有何看法？