【2027届校招】视觉深度学习算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 可从算法工程师逐步成长为技术专家，深入探索感知融合、端到端自动驾驶等前沿方向
• 可转向技术管理路线，带领团队负责核心算法模块的研发与落地
• 自动驾驶行业人才稀缺，可向AI架构师、资深研究员或创业公司技术合伙人方向发展
• 负责自动驾驶系统核心的环境感知与建模模块，使用深度学习模型对车道线、信号灯、停车位等元素进行高精度检测与三维重建
• 开发和优化视觉算法模型，通过模型轻量化、TensorRT/ONNX部署等手段，确保在车载嵌入式平台上实时稳定运行
• 参与数据闭环，分析模型在复杂场景下的失败案例，持续迭代算法以提升系统的鲁棒性和性能
• 扎实的深度学习基础，精通PyTorch框架，能独立进行大规模模型的训练与调优
• 熟悉目标检测、语义分割、立体视觉等经典CV任务，具备顶会论文或竞赛经历优先
• 熟练使用Python/C++进行算法开发，了解TensorRT、ONNX等部署工具和嵌入式优化技术
• 具备良好的工程能力和跨团队协作能力，能适应快节奏的技术攻关

申请策略

• 在简历中展示你对自动驾驶行业的热情和理解，表达对地平线技术方向的认同
• 提前了解地平线的产品（如征程芯片、自动驾驶方案），面试中结合其技术栈展示匹配度
• 突出在目标检测、分割或立体视觉等方向的项目经历，强调结果指标（如mAP、IoU、推理速度等）
• 如果有顶会论文或竞赛获奖，务必放在显眼位置，这是加分项
• 强调PyTorch使用经验和模型训练优化细节，如分布式训练、混合精度等
• 展示模型部署项目，如TensorRT/ONNX使用，或嵌入式平台的优化经历
• 提前熟悉TensorRT部署流程，了解模型量化、剪枝等轻量化技术
• 巩固C++编程基础，了解嵌入式平台（如ARM、GPU）的算子优化方法

面试指南

• 采用STAR法则：说明项目背景、目标、行动和结果，重点突出个人贡献和量化指标
• 对于技术问题，先阐明原理，再结合实际经验，最后讨论可能的优化方向
• 展现思考过程，体现逻辑性和对问题的深入理解，即使不完美也要展示分析思路
• 介绍一下你在目标检测或分割项目中的具体工作，遇到过哪些挑战？如何解决的？
• 如何对深度学习模型进行部署加速？请描述TensorRT优化流程
• 在自动驾驶场景下，如何保证算法在复杂光照和恶劣天气下的鲁棒性？
• 你对BEV感知或端到端自动驾驶有什么理解？
• 如何在有限的计算资源下实现高精度实时检测？