预测模型算法工程师（J86691）

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向高级算法专家发展，深入驾驶行为预测和规划决策领域
• 横向扩展至感知、定位等其他自动驾驶模块，成为全栈算法人才
• 向技术管理岗（如团队leader）或技术架构师方向发展，主导核心算法方向
• 与感知和决策规划团队协作，设计并实现自动驾驶预测模型算法，覆盖高速和城区场景
• 开发支持多场景、多障碍物类别的可迭代预测算法，提升分层架构的交互表现
• 负责预测模型相关的数据挖掘、数据分析及自动化迭代工具研发，提高算法迭代效率
• 探索基于学习的决策规划与端到端方案，推动自动驾驶技术前沿突破
• 扎实的机器学习理论基础，良好的数学能力和问题分析能力
• 精通C++和Python，具备Linux开发经验，编程习惯良好，工程能力强
• 熟悉常见预测算法（如轨迹预测、行为预测等），有自动驾驶或机器人相关项目经验优先
• 了解计算机视觉或机器人领域知识，关注顶会论文，有研究能力更佳

申请策略

• 关注百度Apollo开源平台，了解其预测模块架构，面试时能体现熟悉程度
• 准备1-2个算法项目深入讲解，从问题定义、方案设计到实验结果完整展示
• 突出自动驾驶或机器人相关的预测/规划项目经历，尤其是实际落地的成果
• 强调C++和Python的工程实现能力，可以附带GitHub项目或开源贡献
• 如有CVPR、ICRA等顶会论文，务必列明，并说明个人贡献
• 系统复习常见预测算法（如Social LSTM、Trajectron++等），理解其优缺点和适用场景
• 加强数据挖掘和自动化迭代工具的开发能力，学习PyTorch/TensorFlow框架
• 如果是非自动驾驶背景，可先通过公开数据集（如nuScenes、Waymo）练习

面试指南

• 对于算法原理类问题，先概述算法动机和核心思想，再深入技术细节，最后结合实际应用场景说明优缺点
• 对于实现类问题，先明确输入输出，再设计数据结构和算法步骤，注重代码的鲁棒性和效率
• 对于开放性问题（如端到端vs模块化），需辩证分析，从精度、可解释性、数据效率等角度展开
• 请介绍一种预测算法（如LSTM-based或CNN-based），并说明其优缺点
• 如何在真实场景中处理多障碍物预测的不确定性？
• 请用C++或Python实现一个简单的轨迹预测模型
• 如何评估预测算法的性能？常见的指标有哪些？
• 你如何看待learning-based端到端方案与传统模块化方案？