预测规划算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从算法工程师逐步成长为资深算法专家或首席科学家，深耕预测规划领域
• 管理路线：积累量产经验后可转向技术负责人或团队Leader，带领算法团队
• 跨领域拓展：可横向拓展至感知、控制等自动驾驶其他方向，成为系统级专家
• 设计和优化自动驾驶系统的预测、决策和规划算法，确保车辆行为安全、高效
• 参与行泊或主动安全产品的研发，将算法落地到量产场景，并持续提升模型性能
• 跟踪学术界和工业界的前沿技术（如强化学习、模仿学习），进行创新性探索
• 扎实的编程能力：精通Python和C++，熟练使用PyTorch等深度学习框架
• 算法基础：掌握A*、RRT*、MPC等常见规划算法，以及行为预测/决策相关模型
• 强化学习/模仿学习经验优先：有助于在决策规划中应用先进方法

申请策略

• 关注元戎启行的技术博客或公开演讲，了解其技术栈和方向，在面试中展示契合度
• 提前准备一个完整的预测规划算法项目案例，包括问题定义、方法选择、实验对比和结果分析
• 突出自动驾驶相关项目经验，尤其是预测、规划、决策算法落地案例
• 强调强化学习、模仿学习等前沿方法的实际应用成果
• 列出论文发表、竞赛获奖等证明学术或竞赛能力的成就
• 详细描述编程技能和数据结构和算法的掌握程度
• 系统学习强化学习（如DQN, PPO, SAC）和模仿学习（如GAIL, BC）并动手实现
• 熟悉开源自动驾驶框架（如Apollo、Autoware）的规划模块，复现常见算法

面试指南

• 结构化回答：先给出核心思想，再分步骤展开（问题定义→方法选择→实现细节→实验结果）
• STAR法则：针对经验问题，描述情境、任务、行动和结果
• 对比分析：比较不同算法的优缺点，展示对trade-off的深入理解
• 请详细解释MPC（模型预测控制）的原理及其在自动驾驶中的应用
• 如何用强化学习解决自动驾驶的行为决策问题？请举例说明
• 你如何设计一个轨迹预测模型？会选用哪些网络结构？
• 在行车过程中，如何处理动态障碍物的不确定预测？
• 请从算法角度简述量产自动驾驶系统对预测规划模块的约束有哪些？