主动安全算法工程师/专家（模型算法方向）-【自动驾驶】

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向自动驾驶算法专家或技术架构师发展，主导核心安全模块的技术演进
• 未来可晋升为技术团队负责人，带领团队攻克端到端自动驾驶的量产难题
• 研发自动驾驶端到端紧急避险模型，提升车辆在复杂场景下的主动安全性能
• 负责模型的实车验证与性能评估，确保算法在真实物理世界中的可靠性
• 与数据、模型部署、测试团队跨部门协作，推动算法从研发到量产落地的全流程
• 扎实的AI理论基础，精通CNN/Transformer架构及模仿学习、强化学习等前沿算法
• 熟练使用Python和PyTorch，具备独立完成模型设计、训练和评测的工程能力
• 具备主动安全、行为预测或PNC（规划与控制）领域的实际项目经验

申请策略

• 了解哈啰出行在自动驾驶领域的最新业务进展，在面试中展现对业务落地和长尾场景处理的思考
• 突出在AEB/AES、感知或规划模型方面的实际项目经验及量化收益（如召回率提升、延迟降低）
• 强调在顶级会议发表的一作论文或知名自动驾驶竞赛（如nuScenes、Waymo）的获奖经历
• 深入学习端到端自动驾驶模型架构，强化模仿学习与强化学习在决策规划中的应用能力
• 了解模型部署与推理加速技术（如TensorRT），提升算法在车端算力平台上的落地能力

面试指南

• 采用STAR法则，重点突出在复杂场景下的模型设计思路、遇到的技术难点（如数据分布不均、算力限制）及最终的量化收益
• 请详细介绍你参与过的端到端紧急避险模型或AEB/AES模型的研发流程与核心难点
• 在基于Transformer的轨迹预测中，你是如何处理长尾场景和多模态不确定性问题的？
• 模型在实车验证时遇到过哪些性能瓶颈？你是如何优化部署和推理速度的？
• 请分享一次你与数据或部署团队解决技术分歧的经历，你是如何推动问题解决的？
• 复习Transformer、模仿学习、强化学习的核心原理，并准备1-2个自己主导的自动驾驶模型从训练到实车部署的完整案例
• 提前了解哈啰出行的自动驾驶业务布局，思考主动安全模块在整体系统中的定位与价值