感知算法工程师（USS）_BCSC

优缺点分析

角色解读

• 从感知算法工程师向高级算法工程师、系统架构师发展，深耕自动驾驶感知技术
• 可横向拓展到决策规划、多传感器融合、功能安全等方向
• 在博世这样的跨国企业，有机会参与全球项目，获得国际化职业发展
• 负责ADAS系统超声波雷达感知算法的开发与优化，包括信号处理、目标检测、跟踪与数据融合
• 分析和维护客户需求、系统需求和软件需求，参与软件架构设计与实现
• 支持实车测试、参数匹配和问题分析，确保算法在真实场景中的稳定运行
• 与功能安全、通信协议等团队协作，确保系统符合安全标准
• 熟练掌握C/C++、Python、Matlab等编程语言，具备嵌入式软件开发能力
• 了解ADAS领域知识，包括Autosar、CAN通信、中间件等
• 掌握信号处理、数据融合、目标跟踪等算法原理
• 具备自动驾驶项目经验者优先，熟悉超声波雷达者佳

申请策略

• 了解博世在ADAS领域的产品线和全球布局，在面试中展现对公司的认同
• 关注职位所属部门（BCSC）的业务方向，可能涉及中国本土化开发
• 突出ADAS或自动驾驶项目经历，尤其是传感器数据处理、目标跟踪、数据融合相关项目
• 强调C++/Python编程能力，附上代码库或算法实现案例
• 体现对Autosar、CAN通信等汽车电子知识的了解，即使只是课程项目
• 系统学习超声波雷达原理和信号处理算法（如FFT、滤波、波束成形）
• 补强多传感器融合（如卡尔曼滤波、粒子滤波）和深度学习目标检测知识
• 熟悉一个自动驾驶仿真平台（如CARLA、SUMO）或嵌入式开发环境

面试指南

• 对于项目经历问题，采用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，突出你的贡献和量化成果
• 对技术概念问题，先给出定义，再对比分析，最后结合实际应用场景说明
• 对协作类问题，强调沟通、主动和团队意识，举例说明如何解决冲突
• 请介绍你参与过的传感数据处理或目标跟踪项目，你是如何实现的？
• 解释超声波雷达和激光雷达在感知中的区别和各自优缺点
• 如何评估一个感知算法在真实场景中的性能？你会使用哪些指标？
• 在团队中如何处理与测试工程师或其他部门的协作？给出一个例子
• 你对Autosar和CAN通信了解多少？在实际开发中如何应用？