规控算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可接触业界领先的数据驱动自动驾驶技术，积累量产项目经验
• 表现优秀可转正，未来向高级算法工程师、技术专家或团队技术负责人发展
• 可深耕端到端模型、数据工程或评测体系等方向，成为自动驾驶领域的稀缺人才
• 负责端到端自动驾驶模型的训练、优化与量产落地，通过数据驱动提升模型性能
• 设计并优化数据闭环链路，包括数据筛选、清洗、标注和回流，解决长尾场景问题
• 构建模型评测体系，结合仿真和实车验证，定位模型短板并推动改进
• 跟踪前沿技术，研究数据闭环、合成数据等方向，推动技术预研与工程化
• 扎实的编程能力：熟练掌握C++和Python，熟悉Linux和ROS开发环境
• 深度学习与算法基础：熟悉TensorFlow或PyTorch，对模仿学习、强化学习有深入理解
• 数据驱动思维：有数据闭环、合成数据或大规模模型训练经验者优先
• 自动驾驶领域知识：了解规划控制算法，有端到端模型或传统决策规划经验更佳

申请策略

• 在简历中明确体现与JD要求高度匹配的技能，如“数据闭环”和“端到端模型”
• 关注地平线技术博客或公开演讲，了解团队技术方向，在面试中展现热情
• 突出C++/Python编程能力和Linux/ROS经验，展示相关项目代码仓库
• 强调模仿学习、强化学习或自动驾驶相关项目经历，如有论文或竞赛奖项更佳
• 展示数据闭环、大规模训练或合成数据相关经验，体现数据驱动思维
• 如有量产或自动驾驶实车测试经验，务必重点描述
• 复习并实践端到端自动驾驶和模仿学习/强化学习经典论文，尝试复现
• 熟悉PyTorch/TensorFlow的分布式训练和模型部署流程

面试指南

• 技术问题：先明确问题核心，再分步骤阐述思路，最后总结方案优劣
• 项目经验问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出自己的贡献和学习
• 开放性问题：结合理论与实践，展示对行业前沿的了解，提出个人见解
• 请介绍一个你参与的模仿学习或强化学习项目，以及你是如何优化模型性能的？
• 如何设计一个数据闭环系统来处理自动驾驶的长尾场景？
• 端到端自动驾驶模型的评测指标有哪些？如何评估模型的鲁棒性？
• C++中智能指针的使用场景和注意事项是什么？
• 你如何看待合成数据在自动驾驶中的作用？有什么挑战？