端到端AI Planner_BCSC

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从算法工程师发展为资深算法专家或技术负责人，深入自动驾驶规划领域
• 管理路线：可转向技术团队管理岗位，带领团队攻克自动驾驶难题
• 跨领域发展：积累感知-决策-控制全栈经验，成为自动驾驶系统架构师
• 设计并编码AI规划模型，实现自动驾驶车辆的决策与路径规划
• 创建训练数据集，包括从真实车辆采集数据以及构建仿真场景数据
• 编写模型预处理和后处理代码，并负责模型在仿真和实车环境下的评估
• 精通C++和Python编程，熟悉PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
• 扎实的AI理论基础，熟悉CNN、RNN、Transformer、GNN等至少两种技术
• 具备自动驾驶或机器人规划算法经验者优先，了解端到端方法

申请策略

• 深入了解博世在自动驾驶领域的布局（如智能驾驶系统、端到端方案），面试时展示对业务的思考
• 准备一个完整的端到端规划项目案例，从数据构建到模型评估，体现系统性工程能力
• 突出AI规划相关项目经验，特别是使用Transformer、GNN等模型的实际工作
• 强调C++和Python编程能力，列出使用的框架（PyTorch/TensorFlow）和代码规模
• 如有顶会论文或量产经验，务必放在显眼位置，体现研究深度和工程落地能力
• 补充强化学习或模仿学习相关项目经验，掌握行为决策与路径规划的结合
• 学习自动驾驶开源工具如CARLA、Apollo，熟悉仿真评估流程

面试指南

• 对于算法类问题：先阐述算法原理和选择理由，再介绍具体实现细节（数据、模型、训练），最后说明实验结果和遇到的挑战
• 对于评估类问题：先定义评估指标（如碰撞率、舒适度），再分别讨论开环（基于真值）和闭环（交互式）的差异，并给出实际案例
• 对于问题排查类：采用系统化思维，从数据、模型、环境三方面定位，结合仿真和实车数据对比分析
• 请描述一个你使用Transformer模型处理轨迹预测或规划任务的经历
• 如何评估自动驾驶规划模型的性能？开环和闭环评估各有什么优缺点？
• 讲讲你在模仿学习或强化学习方面的项目，对比它们的适用场景
• 在实车测试中，如果模型出现不符合预期的行为，你会如何排查和修复？
• 复习Transformer、GNN在自动驾驶中的应用论文（如Waymo、Uber的端到端模型）