感知/端到端方向算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习表现优异者有望获得全职offer，直接加入地平线等顶尖自动驾驶公司的算法团队
• 深入积累自动驾驶感知领域的算法经验，为未来向高级算法工程师、算法专家或技术负责人方向发展奠定坚实基础
• 持续跟进和研究学术界与工业界的最新进展，有机会在核心期刊或会议上发表成果
• 探索并实现自动驾驶领域的前沿算法，如端到端架构和闭环训练系统，并对训练效果进行验证
• 针对自动驾驶感知中的具体技术挑战（如3D占用网络、动静态物体检测）进行算法研发与优化
• 将算法模型通过Python和PyTorch进行工程化实现，并在实际场景或仿真环境中进行测试
• 扎实的深度学习理论与实践能力，熟悉Transformer、BEV（鸟瞰图）等主流感知架构
• 熟练的PyTorch框架使用能力与Python编程功底，能够独立完成算法代码的编写与调试
• 对自动驾驶技术栈（端到端、轨迹预测、模仿学习等）有深入了解和研究兴趣
• 具备优秀的学习能力、沟通能力和独立解决问题的能力，能适应快节奏的研发环境

申请策略

• 在申请或面试前，深入研究地平线及其自动驾驶解决方案，了解其技术路线和产品，展现出你的诚意和行业洞察
• 准备一个关于你过去算法项目或研究的深度复盘，能够清晰阐述问题背景、技术选型、遇到的挑战和解决方案
• 重点突出与自动驾驶、计算机视觉、深度学习相关的项目经历或研究成果，如有相关论文可单独列出
• 详细展示使用PyTorch等框架进行模型训练、调优的实战经验，最好有可量化的成果（如精度提升）
• 清晰列出掌握的核心算法知识（如Transformer, BEV, Occupancy Network等）和编程技能，体现与岗位要求的匹配度
• 如有参加相关竞赛（如自动驾驶挑战赛）或开源项目经历，可作为加分项突出
• 系统复习和深入理解自动驾驶感知领域的经典与前沿算法论文，特别是端到端、BEV感知、Transformer应用方向
• 通过实战项目（如Kaggle、GitHub上的自动驾驶项目）强化PyTorch工程能力，熟悉从数据处理、模型搭建到训练部署的完整流程

面试指南

• 对于算法原理类问题，可采用“问题定义-核心模块-创新点-效果与局限性”的框架进行阐述，并关联到JD中的技术关键词
• 对于项目经验类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述，重点突出你的技术选型思路和解决问题的过程
• 对于开放设计类问题，可遵循“明确目标-分析场景-技术选型-实现与验证”的逻辑进行回答，展现你的系统性思维
• 请介绍一下你最熟悉的自动驾驶感知算法（如BEVFormer, UniAD等），并解释其核心思想
• 请描述一个你使用PyTorch解决过的实际深度学习问题，遇到了什么技术难点，是如何解决的？
• 端到端自动驾驶相比传统的模块化方法有哪些潜在优势和挑战？
• 如何评估一个3D感知模型在复杂交通场景下的性能？你会关注哪些关键指标？
• 如果给你一个关于交通场景中动态物体轨迹预测的任务，你会如何入手进行算法设计和验证？