算法工程师 - 感知 - 北京

优缺点分析

角色解读

• 初级/中级算法工程师：专注于具体感知模块（如2D/3D目标检测）的算法落地与优化
• 高级算法工程师/技术专家：主导复杂场景下的感知算法架构设计，解决长尾问题（Corner Cases）
• 感知团队负责人/技术总监：带领团队攻克自动驾驶感知技术难题，规划技术演进路线
• 负责自动驾驶感知系统中图像算法的研发，包括目标检测、跟踪、分类和语义分割等核心模块
• 持续优化算法性能，提升自动驾驶车辆对复杂交通场景的感知精度与鲁棒性
• 跟进计算机视觉与深度学习领域的前沿技术，将其应用于实际自动驾驶产品中
• 扎实的计算机视觉与深度学习理论基础，熟悉CNN等经典网络架构
• 熟练掌握C/C++或Python编程，具备优秀的工程实现与代码优化能力
• 熟悉PyTorch等主流深度学习框架，具备并行计算或CUDA编程能力者优先

申请策略

• 提前了解公司在Robotaxi或Robotruck等具体业务场景下的感知技术痛点，面试时展现针对性思考
• 关注公司近期的技术博客或顶会论文，了解其感知团队的研究方向与技术偏好
• 重点突出在计算机视觉、目标检测或语义分割相关的项目经验，量化算法性能提升指标（如mAP、FPS等）
• 若有CCF A类论文发表经历或知名开源项目贡献，务必在简历中显著位置展示
• 强调C/C++或Python的工程落地能力，以及CUDA并行计算等底层优化经验
• 深入学习3D视觉与多传感器融合（如Camera+LiDAR）技术，拓宽感知算法的技术栈
• 熟悉自动驾驶开源数据集（如nuScenes、Waymo Open Dataset）及主流评测基准

面试指南

• STAR法则：针对项目经验，按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构化表达，突出个人贡献与量化收益
• 问题拆解法：针对Bad Case或性能瓶颈，从数据分布、模型结构、损失函数、后处理等多个维度进行系统性分析与排查
• 请详细介绍你过去做过的一个最复杂的视觉检测或分割项目，遇到了哪些难点，如何解决的？
• 在目标检测任务中，如何处理小目标检测或遮挡问题？
• 请解释一下CNN中感受野的概念，以及它在图像分割或检测任务中的影响
• 如果模型在训练集上表现很好，但在实际路测数据中效果下降，你会如何排查和优化？
• 熟悉CUDA编程吗？请简述一下GPU的内存层次结构及优化策略
• 复习计算机视觉经典网络（如ResNet, YOLO, Transformer-based模型）的原理及最新变体