感知大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕自动驾驶感知算法，成为大模型与端到端领域的专家
• 横向扩展至预测、规划等模块，向系统架构师发展
• 积累工程落地经验后，可转向技术管理或创业方向
• 设计和训练自动驾驶的统一模型，实现多任务感知与预测
• 优化深度学习算法架构，提升模型在复杂场景下的性能与泛化能力
• 与感知、规划、控制团队协作，确保模型在实车上的鲁棒部署
• 精通深度学习框架如PyTorch或TensorFlow，能独立完成模型训练与调优
• 熟悉计算机视觉、传感器融合及强化学习算法
• 具备C++/Python编程能力，有大规模数据处理和分布式训练经验更佳

申请策略

• 深入了解轻舟智航的技术路线（如One Model），在面试中展现对统一模型的思考
• 准备一个完整的端到端自动驾驶案例，从数据到模型部署
• 突出自动驾驶或计算机视觉相关项目经验，尤其是多任务训练或端到端模型经历
• 强调大规模数据处理和分布式训练的实际成果
• 展示发表的论文、竞赛成绩或开源贡献，证明算法创新能力
• 复习强化学习算法（如PPO、DQN）及其在自动驾驶中的应用
• 熟悉模型部署技术（如TensorRT、ONNX），了解嵌入式优化

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验
• 从数据、模型、部署三个层面分析问题，体现系统性思维
• 结合最新论文（如BEVFormer、UniAD）展示技术前沿理解
• 请介绍你参与过的自动驾驶感知项目，难点和解决方案是什么？
• 如何设计一个统一模型同时处理多个感知任务（检测、分割、预测）？
• 在分布式训练中，如何处理数据不平衡和通信开销？
• 如何评估模型在极端场景下的鲁棒性？
• 对端到端自动驾驶的现状和挑战有哪些看法？