系统架构工程师（J86689）

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从系统架构师进阶为自动驾驶技术专家，主导更复杂的系统设计
• 管理方向：可向技术团队负责人或架构组组长发展，带领团队攻关
• 行业方向：自动驾驶为热门赛道，积累经验后可跳槽至其他头部车企或科技公司
• 设计和研发车规级自动驾驶操作系统、通信中间件及推理框架，确保高实时性与稳定性
• 对核心算法模块进行工程优化，包括代码效率提升、任务调度优化及资源管理
• 负责模型推理和量化等GPU异构计算加速技术的研发，提升计算性能
• 精通C/C++编程，具备扎实的算法与数据结构基础，熟悉Linux开发环境
• 有大型系统性能优化经验，能够识别并解决性能瓶颈
• 熟悉深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）及模型推理优化，有GPU编程经验（CUDA）者优先

申请策略

• 关注百度Apollo开源项目，了解其技术架构，面试中展示对平台的理解
• 准备1-2个与自动驾驶或高性能计算相关的项目案例，能够清晰阐述设计思路和优化过程
• 突出C/C++编程能力，附上GitHub或开源项目链接，展示代码质量
• 详细描述性能优化项目经历，包括优化方法、量化指标和实际效果
• 如有深度学习框架开发或模型调优经验，重点说明使用的框架（如TensorRT、Pytorch）及加速方案
• 系统学习GPU编程（CUDA）和并行计算，提升异构计算能力
• 了解自动驾驶中间件（如ROS2、DDS）和实时操作系统（如FreeRTOS）的基本原理
• 动手实践模型量化、剪枝等推理优化技术，可通过开源项目（如ONNX Runtime）练习

面试指南

• STAR原则：描述情境、任务、行动、结果，重点突出量化成果
• 技术问题：先解释基本原理，再结合实际经验举例，最后总结最佳实践
• 开放性设计题：先梳理需求边界，再提出多种方案并比较优劣，最后给出推荐方案
• 请描述你参与过的最复杂的系统性能优化项目，如何定位瓶颈并解决？
• C++中虚函数、多态的实现原理是什么？如何减少虚函数调用开销？
• 了解哪些GPU并行计算优化技术？请举例说明如何优化矩阵乘法
• 在自动驾驶场景中，如何保证系统的高实时性和低延迟？
• 谈谈你对模型量化的理解，常见的量化方法有哪些？精度损失如何控制？