资深PNC规划控制算法工程师（J71526）

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从规控算法专家成长为自动驾驶领域的技术权威，主导核心算法创新
• 管理路线：逐步晋升为技术总监，管理更大规模的团队，负责多模块协同
• 行业路线：积累量产经验后可跳槽至其他自动驾驶公司或主机厂，担任高级技术负责人
• 主导自动驾驶规划控制（PNC）系统的架构设计，确保算法在复杂场景下的安全与高效
• 带领团队进行算法研发与优化，包括路径规划、行为决策、运动控制等核心模块
• 与感知、定位、系统等团队紧密协作，推动自动驾驶方案的整体集成与量产落地
• 扎实的规划控制算法基础，熟悉Apollo等开源框架，掌握C++和Python开发
• 具备机器学习背景，了解模仿学习、强化学习等前沿方法在自动驾驶中的应用
• 拥有自动驾驶全栈或规控模块的工程经验，尤其是量产项目经验

申请策略

• 在面试中准备一个完整的规控架构设计案例，展示从需求到落地的系统思维
• 关注百度Apollo的最新进展，在面试中提出有针对性的改进建议会加分
• 重点突出规控算法项目的架构设计经验，展示您如何解决复杂场景下的规划与控制问题
• 列出您在Apollo或类似开源框架上的贡献，如代码优化、模块改进等
• 强调团队管理和跨部门协作经历，体现领导力和沟通能力
• 如有量产自动驾驶项目经验，务必详细说明您负责的具体模块和成果
• 强化C++和Python的工程能力，特别是实时系统编程和性能优化
• 学习强化学习在自动驾驶中的应用，可尝试复现相关论文或参与开源项目

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
• 在技术问题中，先阐述基本原理，再结合具体场景说明优化策略
• 对于管理问题，强调目标分解、进度把控、技术培养和沟通协同
• 请描述您主导过的规划控制算法架构，如何平衡安全与效率？
• 在Apollo框架中，您如何优化路径规划算法以应对城市复杂场景？
• 如何评估和提升规划控制模块的鲁棒性，请举例说明
• 您如何管理算法团队，确保项目按时交付并保持技术领先？
• 请谈谈您对模仿学习或强化学习在自动驾驶中应用的理解