规控算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 初期从事数据闭环和模型训练，逐步深入核心算法研发，成为自动驾驶规控算法工程师
• 积累量产经验后，可向技术专家或团队负责人方向发展，主导数据驱动和评测体系的建设
• 持续跟进前沿技术如强化学习、模仿学习，未来可转向更通用的机器人或 AI 算法岗位
• 参与端到端自动驾驶模型的迭代优化，通过数据和模型改进提升量产产品的性能
• 搭建数据闭环链路，设计数据筛选、清洗和回流策略，解决长尾场景和极端工况问题
• 构建评测体系，结合仿真和实车测试，评估模型短板并推动优化
• 扎实的编程能力：熟练掌握 C++ 和 Python，熟悉 Linux 和 ROS 开发环境
• 深度学习与强化学习基础：熟悉模仿学习和强化学习算法，掌握 TensorFlow 或 PyTorch
• 数据处理能力：了解数据挖掘、数据闭环和合成数据技术，能够处理大规模数据集
• 自动驾驶领域知识：对端到端模型、规控算法有基本认知和兴趣

申请策略

• 关注地平线技术博客和开源项目，在简历中体现对公司的了解
• 提前准备一个端到端模型或数据闭环的 mini 项目，面试时展示主动性和实战能力
• 突出编程能力：展示 C++ 和 Python 项目经验，尤其是 ROS 或 Linux 相关开发
• 强调算法实践：列出模仿学习、强化学习或深度学习模型训练的项目，说明数据规模和改进效果
• 体现数据处理经验：若有过数据清洗、标注或闭环相关经历，重点描述流程和成果
• 附加竞赛或论文：如有自动驾驶、机器人相关竞赛或论文，可作为加分项
• 补充端到端模型知识：学习常见架构如 UniAD、Transfuser 等，了解数据闭环流程
• 强化动手能力：在公开数据集上复现模仿学习或强化学习算法，并尝试优化

面试指南

• 结构化回答：先给出定义或背景，再展开具体方法和步骤，最后总结优点或局限
• 结合项目经验：用 STAR（情境-任务-行动-结果）法则描述过去的实践
• 展示思考深度：对于开放性问题，提出多种方案并比较，体现分析能力
• 请简述端到端自动驾驶模型的常见架构和优缺点
• 如何设计一个数据闭环系统？请举例说明你会如何解决长尾场景问题
• 你在使用模仿学习或强化学习时遇到过哪些挑战？如何解决的？
• 请用 C++ 或 Python 实现一个简单的规划控制算法（如 PID 或 MPC）
• 如何评估端到端模型的性能？你会设计哪些指标？