智驾软件工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为自动驾驶系统性能优化专家，深入底层硬件与算法结合的方向
• 架构升级：从模块开发走向系统架构设计，负责更大规模的自动驾驶软件架构
• 管理方向：积累技术领导力，带领团队进行自动驾驶软件研发与落地
• 负责将端到端自动驾驶大模型部署到不同硬件平台，进行推理性能和编排优化
• 设计并开发自动驾驶软件相关模块，包括系统架构、性能调优和代码实现
• 与硬件团队协作，针对GPU、DSP等异构计算单元进行算子调优和软硬件协同优化
• 维护并迭代智能驾驶系统各模块，确保稳定性、高效性和可扩展性
• 精通C++（C++14及以上），具备6年以上开发经验，代码素养高
• 熟悉深度学习模型集成和异构系统推理流程，了解端到端自动驾驶模型
• 掌握嵌入式Linux开发、多线程/进程编程、性能调优工具（perf/valgrind/tcmalloc）和调试工具（gdb/asan）
• 了解GPU架构和CUDA优化，具备硬件特性（访存、带宽、指令集）的理解能力

申请策略

• 在简历和面试中着重展示你在性能优化上的量化成果，如延迟降低百分比、吞吐量提升等
• 了解地平线的产品线（征程芯片、SuperDrive等），并思考你的技术如何与其软硬件生态结合
• 突出C++开发经验，尤其是6年以上的项目经历，展示代码质量和系统设计能力
• 详细描述深度学习模型部署或推理优化的项目，强调使用的框架、硬件平台和性能指标
• 体现嵌入式Linux开发、多线程编程和性能调优的实际案例，列出使用的工具（perf、gdb等）
• 如有GPU/CUDA优化、异构计算或自动驾驶相关经验，务必重点展示
• 如果缺乏端到端自动驾驶模型部署经验，可提前学习ONNX、TensorRT等推理引擎，以及常见模型（如Transformer）的部署流程
• 补强CUDA编程和GPU架构知识，动手实现一些算子优化（如矩阵乘法优化）来提升竞争力

面试指南

• 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，先说明问题背景，再描述具体分析过程和优化方案，最后给出量化成果
• 对于系统设计类问题，从需求分析、架构对比、关键权衡（如延迟vs吞吐、功耗vs性能）入手，展示系统性思考
• 对于技术细节问题，先确认概念定义，再结合实际项目经验解释，体现深度理解
• 如何优化一个C++深度学习推理算子？请举例并说明分析过程和优化手段
• 谈谈你对端到端自动驾驶模型部署中数据传输瓶颈的理解，以及如何解决
• 描述一次你使用perf或valgrind进行性能调优的经历，最终取得了什么效果？
• 在多线程环境下，如何保证数据一致性和高性能？你会选择哪些同步机制？
• 你对异构计算（CPU+GPU/DSP）的编程模型有哪些了解？如何评估任务分配策略？