算法专家

优缺点分析

角色解读

• 在自动驾驶算法领域深耕，成为端到端模型或生成式AI方向的专家
• 向技术管理或架构师方向发展，带领团队攻克复杂技术难题
• 持续跟进前沿研究，将最新AI技术（如大规模模型、RL）落地到实际产品中
• 设计并优化端到端自动驾驶模型的架构，覆盖感知、预测、决策与规划全栈
• 应用生成式AI技术（VLM、VLA、LLM、扩散模型）开发算法解决方案
• 主导模型推理优化与部署，解决嵌入式平台的延迟和计算瓶颈
• 参与数据管道和评估体系建设，通过闭环数据挖掘迭代模型性能
• 精通Python和C++，熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
• 深入理解自动驾驶感知、预测、规划与控制的主流算法
• 扎实掌握模仿学习（IL）和强化学习（RL）的核心原理
• 熟悉模型压缩（剪枝、蒸馏）和量化（INT8/FP16）方法，了解TensorRT、ONNX Runtime等推理框架

申请策略

• 了解欧立腾在自动驾驶领域的业务布局和产品方向，在面试中展示与公司技术路线的匹配度
• 准备一个完整的技术案例，从问题定义、方案设计到效果评估，体现系统化思维
• 突出端到端自动驾驶或机器人相关项目经验，展示从研究到落地的能力
• 列出顶级会议论文（如CVPR、NeurIPS）或开源项目贡献
• 强调模型优化、压缩、量化等工程经验
• 体现跨团队协作和解决实际路测问题的案例
• 若缺乏生成式AI经验，可快速学习VLM、LLM、扩散模型的基础和应用
• 补充强化学习在自动驾驶中的实践，例如模仿学习、决策规划

面试指南

• 对于技术问题，采用STAR方法：描述场景、任务、行动和结果，突出你的贡献和思考
• 对于开放性问题，先给出总体观点，再分点论述，结合具体论文或项目实例
• 对于部署和优化问题，要强调从理论到实践的流程，包括性能评估和迭代
• 请描述一个你主导的端到端自动驾驶模型项目，包括架构设计和优化方法
• 如何将生成式AI（如VLM）应用到自动驾驶的感知或决策中？
• 请详细介绍模型推理优化的策略，你如何部署到嵌入式平台？
• 在强化学习或模仿学习中，如何处理自动驾驶中的稀疏奖励问题？
• 请谈谈你对自动驾驶行业当前技术瓶颈和未来趋势的看法