智驾软件工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕自动驾驶系统软件与性能优化领域，成为软硬件协同设计、模型部署优化方面的权威专家
• 架构师路线：随着项目经验积累，负责更复杂的子系统或整体系统架构设计，引领技术方向
• 技术管理路线：在具备深厚技术背景后，可带领小团队负责特定模块或方向的开发与交付
• 将先进的自动驾驶大模型高效、稳定地运行在多样化的车载硬件平台上，并对其进行极致的性能调优
• 设计和开发自动驾驶系统的核心软件模块，保障其功能正确、性能优异并能应对复杂的车规级场景
• 与硬件、算法等上下游团队紧密合作，从底层硬件特性出发进行软硬件协同设计与优化，突破性能瓶颈
• 精通C++语言（C++14及以上），具备大型工程开发和代码调优能力
• 深入理解嵌入式Linux系统、多线程编程，并能熟练使用GDB、Valgrind等工具进行调试和性能分析
• 拥有深度学习模型在异构硬件（特别是GPU）上部署、集成和优化的实战经验，了解CUDA编程模型
• 对智能驾驶行业和系统架构有基本认识，具备优秀的跨团队协作和问题解决能力

申请策略

• 研究地平线的产品（如征程系列芯片）和其开放的智能驾驶计算平台BSP/SDK，了解他们的技术栈和优化重点
• 思考并准备一个你过去如何通过软硬件协同（或纯软件）手段解决性能瓶颈的具体案例，用于面试交流
• 重点突出6年以上C++项目经验，尤其是涉及性能优化、底层系统开发的项目
• 详细描述深度学习模型（特别是大模型）在嵌入式或异构平台上的部署、集成和优化经历
• 列出你熟练掌握的性能分析工具（如perf, valgrind）和调试工具（如GDB, ASAN）的具体使用场景
• 如果有GPU/CUDA编程或阅读过推理框架源码的经历，务必在简历中突出
• 系统复习并深化C++14/17/20高级特性和现代编程范式，确保编码能力能经得起面试考察
• 学习或回顾CUDA编程、GPU架构知识，了解常见的模型推理加速技术

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述项目经验，重点突出你的技术决策、遇到的困难和最终的量化收益
• 技术问题回答要清晰、有层次，从原理讲到实践，并主动关联到自动驾驶的实际应用场景（如延迟、功耗、内存占用）
• 对于开放性问题，可以展示你的思考过程，即使方案不完美，逻辑清晰和技术深度同样重要
• 请介绍一个你负责的最复杂的C++性能优化项目，你是如何定位瓶颈并解决的？
• 你如何理解异构计算？在自动驾驶场景下，针对GPU和CPU进行模型推理部署时，主要考虑哪些优化点？
• 请解释C++中的RAII、移动语义和智能指针，并说明它们在大型系统开发中如何帮助管理资源和避免内存问题
• 你是否有过阅读或修改开源推理框架源码的经历？遇到过哪些问题，如何解决的？
• 对于一个需要在车规级嵌入式Linux上长期稳定运行的软件模块，你在设计和开发时会特别注意哪些方面？