【2027届校招】智能驾驶大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从数据交付和模型闭环切入，逐步深入端到端自动驾驶算法核心，成为算法专家或技术负责人
• 积累量产项目经历，向智能驾驶系统架构师或技术管理方向进阶
• 依托地平线在AI芯片和自动驾驶的生态，可横向拓展至芯片工具链、平台开发等高价值领域
• 负责智能驾驶系统中基于学习的预测、规划、决策及端到端任务的数据交付，确保模型训练所需数据高质量、高覆盖
• 构建数据挖掘、数据分布管理和版本迭代的工程体系，支撑模型持续优化和实车问题的快速定位与解决
• 推动模型闭环迭代流程的自动化和效率提升，与算法、工程、测试等多团队协作保证交付质量
• 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉大模型的数据规模与迭代模式，能够处理百万至亿级参数量的数据需求
• 优秀的算法编程能力，熟练掌握Python/C++等语言，具备数据管理工具链的开发经验
• 了解自动驾驶感知、预测、规划等基本概念，具备数据挖掘、数据仓库、特征工程等实践经验
• 良好的沟通协调和问题解决能力，能够在复杂工程环境中推动多团队协作

申请策略

• 关注地平线在感知、规划等方向的技术博客和开源项目，了解其技术栈和理念
• 面试中展现对数据闭环和模型迭代的深入理解，而非仅关注算法本身
• 突出机器学习和深度学习项目经验，尤其是涉及大规模数据处理、模型训练或迭代的实践
• 强调编程能力和工具链开发，如有数据平台、自动化流程相关项目更优
• 如果有自动驾驶、机器人或大模型相关实习/竞赛经历，务必重点描述
• 体现团队协作、问题解决的案例，展现沟通能力
• 提前学习自动驾驶常见数据集和评测方法，了解端到端模型的基本原理
• 熟悉常用数据工程工具如Spark、Flink、Airflow等，提升大数据处理能力

面试指南

• 对于设计类问题，采用“目标-方案-量化-迭代”的结构：明确业务目标，提出多级数据挖掘方案，用指标量化效果，并说明迭代优化思路
• 对于实践类问题，采用“背景-行动-结果-反思”的STAR法则，突出数据规模、技术选型和个人贡献
• 对于开放性问题，展示系统思维，从数据获取、处理、存储、版本管理、监控反馈等环节全面阐述
• 如何设计一个数据挖掘方案来发现自动驾驶场景中的长尾问题？
• 在百万级数据下，如何管理数据版本并保证模型训练的可复现性？
• 请描述一次你构建数据pipeline的实践经历，遇到哪些挑战？
• 你对端到端自动驾驶的数据需求有什么理解？
• 如何评估数据质量对模型性能的影响？