行为预测算法实习生 - 北京海淀

优缺点分析

角色解读

• 实习期间深入参与前沿算法研发，可转为正式员工，成为算法工程师
• 长期可向算法专家、技术负责人方向发展，或深耕于特定技术领域（如预测算法、数据引擎）
• 凭借对端到端自动驾驶全链路的理解，也可转向系统架构或技术管理岗位
• 参与开发用于预测其他道路参与者行为的AI算法，核心是预测行人和车辆的意图与未来轨迹
• 探索并应用最新的大模型技术（如多模态大模型、AI Agent）来自动化处理海量自动驾驶数据，分析问题场景
• 对深度学习模型进行微调、优化和部署，使其能在实际车辆中高效运行
• 工作内容紧贴自动驾驶技术前沿，涉及感知、预测、数据闭环等多个核心环节
• 扎实的机器学习、深度学习理论基础，特别是计算机视觉和序列预测领域
• 熟悉至少一种主流的深度学习框架（如PyTorch），并有实际的模型开发经验
• 对自动驾驶或机器人领域的经典问题（如轨迹预测、点云处理）有基本了解
• 良好的编程能力和算法设计能力，熟悉C++/Python

申请策略

• 仔细研读JD，针对性地准备关于轨迹预测或大模型在自动驾驶中应用的思考
• 了解小马智行的技术路线和主要产品，思考自己的技能如何与其业务结合
• 在面试中展现对自动驾驶技术的热情和解决问题的主动性
• 突出与机器学习、计算机视觉相关的课程项目、科研经历或论文
• 展示在轨迹预测、点云处理、大模型应用等方向的具体实践或研究
• 列举在编程竞赛（ACM-ICPC等）或技术挑战赛（Kaggle、相关数据集竞赛）中的获奖情况
• 如有开源项目贡献，尤其是与AI、自动驾驶相关的项目，务必重点列出
• 系统复习并实践深度学习模型训练与优化流程（SFT, RLHF）

面试指南

• 对于技术原理问题，采用“经典方法概述 -> 优缺点分析 -> 前沿进展对比”的框架
• 对于开放设计问题，采用“明确问题目标 -> 拆解技术模块 -> 结合场景约束给出方案 -> 讨论潜在挑战”的框架
• 对于个人经历问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），并强调从中的收获和反思
• 请介绍一个你熟悉的轨迹预测算法，分析其优缺点
• 如何利用多模态数据（视频、点云、文本）提升车辆行为预测的准确性？
• 你认为将大语言模型（LLM）引入自动驾驶系统，最大的挑战和机遇是什么？
• 描述一个你解决过的复杂机器学习问题，你是如何分析和优化的？
• 重温深度学习、概率预测、优化理论的基础知识，并阅读几篇经典的或最新的轨迹预测论文