感知/端到端方向算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 积累顶会级研究经验，可发表论文或推动技术落地，为读博或入职头部AI公司打下基础
• 向自动驾驶算法工程师方向发展，未来可专攻感知、预测或端到端全栈
• 接触工业界大规模数据与计算资源，培养工程化思维和项目交付能力
• 基于自动驾驶场景，探索并实现端到端算法（如UniAD）及闭环训练方法
• 攻克感知领域的核心难题，如3D Occupancy预测、动静态要素感知（车道线、障碍物等）
• 使用PyTorch进行模型训练、调优与验证，并参与数据闭环与算法迭代
• 扎实的深度学习基础，熟悉BEV、Transformer等经典感知架构
• 掌握端到端、轨迹预测、模仿学习等前沿算法原理
• 熟练使用Python和PyTorch，具备独立实验和Debug能力

申请策略

• 投递时附上研究兴趣陈述和GitHub链接，说明为何对感知/端到端方向感兴趣
• 准备一个具体的研究想法或改进方向，面试时展现独立思考能力
• 突出自动驾驶相关项目或竞赛经历，尤其是端到端、BEV、Transformer等方向
• 列出已发表或正在投稿的论文（CVPR/NeurIPS等），强调一作或主要贡献
• 展示PyTorch编程能力，如GitHub项目、开源贡献或复杂模型复现
• 提前精读地平线及业界最新论文（如UniAD、OccNet），尝试复现核心实验
• 熟悉nuScenes、Waymo等自动驾驶数据集及评测指标，掌握数据预处理工具

面试指南

• 对于原理类问题：先定义概念，再分点阐述关键机制，最后结合实际应用给出优缺点
• 对于开放性问题（如长尾问题）：先明确问题难点，再提出数据增强、伪标签、模型结构改进等思路，最后总结可行性
• 代码实现题：先说明思路，再写出关键代码片段，并解释变量和维度
• 请解释BEV感知的基本原理，并对比其与透视投影方法的优劣
• 谈谈你对端到端自动驾驶（如UniAD）的理解，它面临哪些挑战？
• 如何在3D Occupancy预测中处理遮挡和稀疏监督问题？
• 如果给你一个自动驾驶场景长尾问题（如罕见障碍物），你如何设计算法解决？
• 用PyTorch实现一个简单的Transformer模块，并说明注意力机制的计算过程