高阶主动安全模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 成为自动驾驶安全领域的算法专家，领导核心安全模型的技术攻关
• 向技术管理方向发展，带领小团队完成复杂项目
• 横向拓展到感知、规划等更大范围的自动驾驶算法体系
• 研发自动驾驶端到端AEB/AES模型，负责模型从设计到实车验证的全流程
• 与大数据、模型量化、部署和测试团队紧密协作，确保算法高效落地
• 持续跟踪前沿技术，将最新的AI方法应用于主动安全场景
• 熟练掌握深度学习核心模型（CNN/Transformer/GNN）及计算机视觉任务
• 精通Python和PyTorch，具备独立的模型设计、训练和优化能力
• 理解主动安全、行为预测或PNC相关领域知识，有实际项目经验

申请策略

• 了解地平线在主动安全领域的产品（如BPU架构）和开源项目，面试中体现契合度
• 准备一个端到端安全模型的完整项目案例，从问题定义到结果分析
• 突出主动安全、行为预测或PNC相关项目经验，展示具体模型设计细节和效果
• 强调在顶会或竞赛中的成果，如论文、获奖或数据集排名
• 展示独立完成模型训练、部署的工程能力，附上代码仓库或技术博客
• 补充occupancy flow、模仿学习等前沿技术的学习和实践
• 熟悉模型量化和部署工具（如TensorRT、ONNX），提升工程化能力

面试指南

• 对于项目类问题，用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，突出个人贡献
• 对于技术对比类问题，先阐述两者理论基础，再结合实际场景说明选择依据
• 请详细描述你参与过的AEB或主动安全项目，包括模型架构、训练数据和性能指标
• 如何平衡端到端模型的精度和实时性？有哪些常用优化手段？
• Transformer在自动驾驶感知和预测中有哪些应用？相比CNN的优势是什么？
• 解释模仿学习与强化学习在决策规划中的应用场景和区别
• 如果实车测试中模型出现误触发，你会如何分析和解决？
• 复习深度学习的经典论文（如ViT、PointNet++、Trajectron++），准备英文术语解释