Artificial Intelligence（2）-算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 在实习中深入参与自动驾驶核心技术，积累决策规划领域实战经验
• 有机会转正成为算法工程师，逐步成长为自动驾驶决策规划方向的技术专家
• 可向感知、预测、控制等自动驾驶其他方向拓展，或向技术管理方向发展
• 参与自动驾驶决策规划算法的设计与落地，负责搜索、优化、强化学习等算法在真实场景中的应用
• 负责决策规划模块的功能优化与耗时优化，提升系统实时性和鲁棒性
• 与团队协作，将算法集成到自动驾驶系统中，进行测试与迭代
• 扎实的编程基础，熟练掌握Python/C++，能够实现和调试复杂算法
• 了解自动驾驶决策规划算法，包括搜索（如A*、RRT）、优化（如MPC）和强化学习等方法
• 具备良好的数学和算法功底，能够快速理解论文并复现
• 较强的探索精神和自驱力，良好的沟通与协作能力

申请策略

• 提前了解滴滴自动驾驶的业务方向和技术博客，在面试中展现思考
• 邮件沟通时注意格式，可附上个人技术博客或项目链接
• 突出算法研究或项目经历，尤其是决策规划、路径规划、控制优化等相关课题
• 强调Python/C++编程能力，可附GitHub或代码样例
• 展示快速学习能力和自驱力，如自学论文、开源项目贡献等
• 如参加过自动驾驶相关竞赛或机器人比赛，务必重点列举
• 补强C++功底，熟悉STL、多线程、性能优化等
• 复习经典决策规划算法，如A*、Dijkstra、RRT、MPC，并尝试手写实现

面试指南

• 对于项目问题，采用STAR法则：背景-任务-行动-结果，突出个人贡献和算法细节
• 对于算法知识，先讲原理再结合实际场景，体现应用能力
• 遇到不会的可诚实说明并求教
• 对于代码题，先确认输入输出和约束，再逐步实现，注意边界和复杂度
• 请介绍一个你完成的算法项目，其中遇到的最大挑战是什么？
• 如何理解自动驾驶决策规划？你了解哪些主流算法？
• 用C++实现一个A*搜索算法，并说明如何优化性能
• 强化学习与基于搜索的方法在决策规划中各自的优缺点？