27届秋招-自动驾驶-性能与稳定性工程师

优缺点分析

角色解读

• 初期专注模块级性能优化，逐步熟悉整个自动驾驶系统架构，成长为系统性能专家
• 可向架构师方向发展，负责自动驾驶系统整体性能设计与架构演进
• 也可转向算法方向，基于对底层的深入理解提升算法效率，成为全栈技术专家
• 负责自动驾驶系统各模块（感知、预测、规划等）的性能分析与优化，定位CPU、内存、延迟等瓶颈
• 通过算法改进、代码优化、并行计算等手段提升算法模块的计算效率，满足车规级实时性要求
• 与硬件、算法、仿真团队协作，推动算法在量产车上的高效部署，并设计性能评估体系持续监控优化
• 扎实的C++和Python编程能力，能实现高性能算法并进行调优
• 熟悉perf、gprof等性能分析工具，具备系统瓶颈定位和优化经验
• 了解自动驾驶或相关领域算法（如目标检测、传感器融合），并有并行计算（多线程/GPU）基础更佳

申请策略

• 提前了解滴滴自动驾驶的技术栈和业务方向，在面试中展示对系统的理解
• 准备一个自己主导的系统优化项目，从问题定义、分析、优化到结果量化完整呈现
• 突出C++/Python的项目经验，尤其是高性能编码和算法调优相关经历
• 强调使用perf/gprof等工具进行性能分析的案例，展示问题定位和优化成果（如耗时降低百分比）
• 如有并行计算、多线程编程或GPU优化经验，务必醒目列出
• 展示对自动驾驶或机器人系统的理解，例如相关课程、竞赛或项目
• 熟悉常用性能分析工具（perf、gprof、Valgrind）的使用和报告解读
• 学习并行编程技术，如OpenMP、TBB、CUDA，并实践性能优化

面试指南

• 用STAR法则组织项目案例：背景、任务、行动、结果，突出量化的优化效果
• 回答技术问题时，先明确问题本质，再给出分析思路和具体措施，最后总结验证方法
• 体现系统思维：从整体架构出发分析瓶颈，考虑模块间依赖和数据流
• 请描述一次你使用perf定位性能瓶颈并优化的经历
• C++中如何优化一个使用大量STL容器的计算逻辑？
• 解释什么是缓存友好代码，并举例说明
• 在多线程环境下，如何控制数据竞争同时保证性能？
• 如果自动驾驶感知模块实时性不达标，你会如何排查和解决？