Artificial Intelligence（3）-算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 从实习转正为正式算法工程师，深入负责自动驾驶核心规划模块的设计与落地
• 向技术专家方向发展，深入研究运动规划、决策优化等细分领域，成为领域权威
• 积累系统级经验后，可转向自动驾驶系统架构或团队管理方向
• 研发自动驾驶系统核心的运动规划模块，负责自动驾驶车辆的安全、舒适、高效决策
• 设计并优化代价函数，处理复杂交通场景下的轨迹生成与筛选，提升路径质量
• 搭建规划算法的基础工具链，包括可视化调试工具和参数自动化标定系统
• 与感知、控制等上游下游团队协作，完成算法的集成与验证
• 扎实的C++编程能力，能够在实际工程中使用现代C++进行高效开发
• 理解经典规划算法（如A*、RRT*、TEB等）和自动驾驶整体架构
• 具备优化理论、数值计算基础，能够理解梯度下降、QP等优化方法
• 良好的代码工程实践能力，包括代码调试、单元测试、协作开发工具的使用

申请策略

• 关注滴滴自动驾驶部门的业务动态，了解其技术方向，在面试中表现对行业的理解
• 实习申请通过公司官网或内推渠道，可主动在邮件中体现自己的技术热情和实习时间保障
• 重点突出C++项目经历，尤其与算法实现相关的项目，如路径规划、仿真控制等
• 展示对无人驾驶基本框架的了解，可提及课程项目或竞赛中涉及的感知、决策规划模块
• 强调数学功底，如线性代数、凸优化、数值方法等课程或论文
• 如有开源项目或技术博客，展示代码风格和问题解决能力
• 提前熟悉常用规划算法（如RRT、A*、多项式轨迹等）并能用C++实现简单Demo
• 学习自动驾驶开源框架（如Apollo、Autoware）的规划结构，加深对上下游链路认知

面试指南

• 先厘清问题本质，再用结构化回答：定义问题→分析可选方案→选择依据→结合项目经验
• 遇到算法题，先给出暴力解，再优化时间和空间复杂度，同时注意代码风格和边界条件
• 对开放性问题，可以联系实际场景，提出自己的分析框架，并接受面试官的引导
• 请解释A*算法和Dijkstra算法的区别，并说明在规划中如何选择
• C++中如何设计一个高效的数据结构来存储和搜索路径？
• 代价函数中安全性与舒适性如何权衡？请举例说明
• 描述一个你曾经用C++实现的复杂算法项目，遇到最大的困难是什么？
• 如何看待无人驾驶中运动规划与感知、控制模块的关系？