自动驾驶端到端规划算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从规划算法工程师向自动驾驶系统架构师发展，深入理解全栈技术链路
• 可转向感知、控制或系统集成方向，成为跨领域技术专家
• 在滴滴平台积累量产经验后，可晋升为技术负责人或团队管理岗
• 设计并实现端到端路径规划算法，融合深度学习模型与传统规则方法，提升自动驾驶在复杂场景下的决策能力
• 开发无高精地图下的实时路径生成与动态避障功能，结合模型和传统算法增强对道路结构、交通规则的理解
• 与感知、控制团队协作，完成算法集成、测试与车端部署，并优化数据闭环和评测体系，加速算法迭代
• 精通 C++/Python 编程，熟悉 Linux 开发环境，具备扎实的数据结构和算法基础
• 掌握经典规划算法（A*、Hybrid A*、QP、ILQR等），熟悉预测、规划相关理论
• 具备端到端规划模型开发经验，了解强化学习、模仿学习、深度学习规划算法，有实车部署经验者优先

申请策略

• 在简历和面试中体现对复杂场景下规划鲁棒性的思考，比如如何解决Corner Case
• 展示与感知、控制模块的协作经验，强调全链路思维
• 突出端到端规划模型开发经验，如基于深度学习的路径预测或强化学习决策规划项目
• 强调实车部署或量产项目经验，展示工程落地能力
• 列出掌握的经典规划算法和编程语言（C++/Python）的熟练程度
• 深入学习强化学习、模仿学习在规划中的应用，可以关注相关论文和开源项目
• 加强车辆运动学/动力学模型的理解，掌握常见仿真平台（如CARLA、SUMO）

面试指南

• STAR法则：先说明场景和任务，再详述具体行动，最后突出成果和量化指标
• 分层次回答：先讲核心思路，再展开技术细节，最后总结利弊
• 对比分析：对比不同算法的适用场景和 trade-off，展示决策能力
• 请详细描述你参与的一个端到端规划项目，包括算法选择、模型结构、训练过程和实车表现
• 如何处理自动驾驶中的Corner Case？举例说明你遇到的典型场景和解决方案
• 如何平衡模型推理速度和规划精度？在资源受限的车上怎么优化？
• 谈谈你对混合A*和QP在路径规划中应用的理解，以及各自的优缺点
• 无高精地图方案下，规划算法如何应对道路结构不清晰的情况？