北京-自动驾驶端到端决策规划控制算法工程师(J100782)

优缺点分析

角色解读

• 在自动驾驶核心算法领域深耕，成为决策规划专家
• 向技术Leader或架构师方向发展，带领团队攻克技术难题
• 积累行业经验后，可转向其他智能机器人或AI领域
• 设计基于深度学习的驾驶行为决策模型，处理路口通行、变道博弈等复杂场景
• 研究强化学习和社会合规行为建模，提升自动驾驶拟人化水平
• 开发端到端或分层轨迹规划算法，生成安全可适应的行驶轨迹
• 构建驾驶员行为预测模型，利用对抗训练等方法增强系统鲁棒性
• 扎实的机器学习/强化学习理论基础，熟悉常用路径规划算法
• 熟练掌握C++和Python，具备大型系统开发经验
• 熟悉ROS、CarSim等仿真工具，有自动驾驶相关项目经验
• 有顶会论文发表经验更佳

申请策略

• 关注百度Apollo技术博客和开源社区，了解最新进展
• 面试前准备端到端自动驾驶相关项目讲解
• 突出自动驾驶决策规划或预测的项目经历，展示算法实现细节
• 强调C++/Python工程能力，尤其是大型系统开发经验
• 如果有顶会论文，优先列出
• 展示对ROS、CarSim等工具的使用经验
• 复习强化学习和社会合规建模相关文献
• 动手实现经典路径规划算法（A*、RRT等）并做性能对比

面试指南

• 先阐述理论背景，再结合项目经验具体说明
• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题
• 对算法问题，先说明思路，再写伪代码
• 请解释端到端自动驾驶决策与分层决策的优缺点
• 如何设计一个处理路口交互的决策模型？
• 强化学习在自动驾驶中的应用挑战有哪些？
• 请实现A*算法并说明优化点
• 如何评估轨迹规划算法的安全性和舒适性？