模型研发基建算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向算法专家方向发展，深入感知算法优化和评测体系构建
• 可转向技术管理方向，带领团队负责模型研发和评测平台建设
• 可横向拓展至端到端智驾、Agent-Loop 等前沿方向，提升综合能力
• 负责自动驾驶感知模型的动态和静态效果优化，包括多帧融合、坐标对齐、静态环境重建等，提升感知精度和稳定性
• 建设自动化训练评测、实验分析和 bad case 回流工具，提高模型研发和迭代效率
• 构建场景化评测体系，支持模型版本对比、能力拆解和效果验收，为模型改进提供数据支持
• 分析评测指标与实际驾驶表现的一致性，持续优化评测方法并推动问题闭环
• 精通 Python 和 PyTorch，具备扎实的算法和工程开发能力
• 熟悉 BEV 感知、时序融合、静态环境重建等自动驾驶感知技术
• 具备智驾算法评测、场景挖掘、数据分析或自动化工具建设经验
• 具备良好的沟通能力和跨团队协作能力，能够贯通数据、模型、评测链路

申请策略

• 关注地平线公司技术博客和开源项目，了解其技术栈和方向
• 在面试中展示对评测体系建设的理解和热情，强调数据驱动思维
• 突出自动驾驶感知或评测相关项目经验，尤其是 BEV、时序融合、静态重建等
• 强调自动化工具建设、数据分析、bad case 分析等实际成果
• 展示 Python、PyTorch 等技能，以及大规模数据处理经验
• 如有端到端智驾或 Agent-Loop 经验，务必重点突出
• 深入学习 BEV 感知和时序融合技术，了解最新论文和开源项目
• 熟悉自动化评测工具和数据分析方法，如使用 TensorBoard、MLflow 等

面试指南

• 使用 STAR 法则：描述情境、任务、行动和结果，突出你的贡献和成果
• 结合具体项目经验，展示你的技术深度和问题解决能力
• 强调数据驱动和闭环思维，体现你对评测体系建设的理解
• 如何设计一个自动化评测体系来评估感知模型的效果？
• 请描述一次你通过 bad case 分析定位并解决模型问题的经历
• 如何处理多帧融合中的时序一致性问题？
• 你如何评估评测指标与实际驾驶表现的一致性？
• 请谈谈你对 BEV 感知和静态环境重建的理解