智能驾驶规控实习生（端到端模型/强化学习方向）

优缺点分析

角色解读

• 实习表现优秀有机会转正，成为自动驾驶规控算法工程师
• 可向端到端模型、强化学习等前沿方向深入发展，成为技术专家
• 积累自动驾驶量产经验，未来可向架构师或技术管理方向发展
• 负责自动驾驶规控算法（轨迹预测、决策规划、运动控制）的开发与嵌入式部署
• 基于海量数据研发高准确率的行为预测模型，并开发交互式决策模型应对复杂场景
• 构建仿真引擎和自动化测试工具链，通过数据闭环持续优化算法性能
• 扎实的编程基础，熟练使用C++或Python进行算法开发
• 良好的数学功底，熟悉概率论、线性代数和优化方法
• 了解机器学习/深度学习基本概念，至少熟悉一个框架（如PyTorch）

申请策略

• 了解地平线的产品线（如征程系列芯片和自动驾驶方案），在面试中展现热情
• 准备一个与规控相关的项目或研究案例，能清晰讲解技术细节和成果
• 突出自动驾驶、机器人或相关项目的实践经验，尤其是轨迹预测、路径规划等
• 强调编程能力，列出熟练掌握的语言和项目代码量
• 如有强化学习、深度学习竞赛或论文，重点展现
• 提前复习C++和Python编程，确保能脱离IDE写代码
• 学习经典强化学习算法（如DQN、PPO）和逆强化学习基础
• 熟悉至少一个深度学习框架，动手实现简单的控制模型

面试指南

• 先概述问题背景和现有方法，然后提出自己的思路，结合数学推导或伪代码
• 对于设计类问题，从输入输出开始，逐步细化模块和关键步骤
• 展示工程思维：不仅谈理论，还考虑部署约束、数据质量等实际因素
• 请解释轨迹预测中的常见方法（如基于模型、数据驱动）
• 如何设计一个强化学习模型用于自动驾驶决策？
• 在C++中实现一个路径规划算法（如A*或RRT）的思路是什么？
• 如何评价你的预测模型性能？你会用哪些指标？
• 描述一个你参与过的无人车或机器人项目，你遇到的最大挑战是什么？