数据质检/修复工程师

优缺点分析

角色解读

• 可从标定工程师向自动驾驶系统工程师或感知算法工程师发展
• 深入掌握多传感器融合技术，成为标定技术专家
• 积累量产经验后，可向项目管理或技术管理方向转型
• 负责摄像头、激光雷达等传感器的内参、外参及联合标定，确保数据精度满足自动驾驶需求
• 分析标定数据质量，排查异常问题，撰写标定报告和技术文档
• 参与标定平台搭建与自动化工具开发，提升标定效率
• 支持量产项目的工厂端标定方案设计与现场问题排查
• 掌握传感器标定原理，如相机内参标定、手眼标定、雷达-相机联合标定等
• 熟悉Linux系统，具备系统调试和传感器标定经验
• 具备良好的问题分析与解决能力，能适应短期出差
• 团队协作意识强，能与感知、融合等多团队有效沟通

申请策略

• 了解轻舟智航的技术路线和产品量产情况，在面试中体现对公司的关注
• 强调自己适应产线支持与短期出差的意愿
• 突出传感器标定相关项目经验，尤其是量产标定流程
• 强调Linux使用经验和自动化脚本开发能力
• 展示问题分析与解决案例，如标定异常排查过程
• 如果有工厂端标定设备使用经验，务必写明
• 补充学习多传感器联合标定算法，如基于PnP或手眼标定
• 熟悉常用标定工具如Kalibr、Autoware等

面试指南

• 对于技术原理问题，建议先讲理论框架，再补充实际应用细节
• 对于异常处理问题，按“问题描述-分析过程-解决方案-效果”的逻辑回答
• 对于经验类问题，用STAR原则（情境、任务、行动、结果）组织案例
• 请解释相机内参标定的原理和常用方法
• 如何处理标定过程中出现的异常数据？
• 请描述一次多传感器联合标定的实际经历
• 你如何保证标定结果在量产中的一致性和稳定性？
• 你对Linux系统调试有哪些经验？