【2027届校招】端到端算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 初期专注于模型训练和优化，积累自动驾驶场景下的实战经验
• 随着能力提升，可深入模型架构设计和创新，成为端到端算法方向的专家
• 未来可向技术专家或技术管理方向发展，也可横向拓展到感知、规控、仿真等相邻领域
• 负责训练和优化自动驾驶端到端模型，提升模型在复杂道路场景中的推理效果和稳定性
• 深入分析模型结构和训练策略，定位训练或实车推理中的异常问题，提出并实施改进方案
• 与数据、系统等多个团队协作，推动模型从实验到量产落地的全流程
• 扎实的深度学习基础，熟悉常见网络结构和训练技巧，有端到端模型的实际训练经验
• 熟练使用 Python/C++ 和 PyTorch，具备工程化开发和调试能力
• 能够从底层视角（如梯度、特征表达、优化机制）分析模型问题，逻辑思维清晰
• 良好的跨团队沟通和项目管理能力，能适应快节奏、高强度的研发环境

申请策略

• 了解地平线的智驾方案和产品线，在面试中体现对公司的研究和兴趣
• 准备好讲述你解决过的最有技术难度的算法问题，展示分析思路和解决过程
• 重点突出端到端模型相关的项目经历，说明你在模型结构设计、训练优化中的具体贡献和效果
• 强调 Python/C++ 和 PyTorch 的使用经验，可附上代码仓库或开源项目链接
• 如果有顶级会议论文（如ICLR、CVPR）或竞赛获奖，务必在显眼位置标注
• 展示你对自动驾驶场景的理解，比如实习或课题研究中涉及的数据处理、仿真、实车测试等
• 提前熟悉Transformer、BEV感知、占用网络等端到端自动驾驶常用模型
• 动手复现一篇经典的端到端驾驶论文，深入掌握训练和推理细节

面试指南

• STAR法：描述情境（项目背景）、任务（目标）、行动（具体做法）、结果（量化效果）
• 对比法：先比较端到端与传统方案的差异，再结合自己的实践谈经验，体现深度思考
• 问题排查框架：从数据、模型结构、训练策略、数值稳定性等多个维度逐层定位，说明排查逻辑
• 介绍你做过的一个端到端模型项目，包括模型结构、loss设计、训练中遇到的问题及解决方式
• 端到端自动驾驶模型相比传统模块化方案有哪些优势和挑战？
• 如何评估端到端模型在实车上的表现？你如何设计评估指标？
• 训练过程中遇到loss不收敛或震荡，你会如何排查？
• 你对BEV感知和Transformer在自动驾驶中的应用有什么理解？