规划算法工程师/专家

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从规划算法工程师逐步发展为领域专家或首席科学家，主导核心算法架构与创新
• 管理方向：可转向技术团队管理，带领团队完成复杂系统研发与量产落地
• 跨领域：拓展至感知、控制或系统集成等自动驾驶其他模块，成为全栈技术带头人
• 设计并实现智能驾驶的行车决策与轨迹规划算法，确保车辆在复杂交通环境中的安全、舒适与高效运行
• 针对城市道路、高速及多车交互等场景，运用规则、优化及模型方法提升决策的合理性与稳定性
• 推动规划算法向数据驱动演进，探索端到端规划、强化学习等前沿技术的落地应用
• 分析实时路测数据，解决实际驾驶中遇到的极限工况和挑战
• 扎实的C++编程能力和算法分析能力，熟练使用Python进行数据分析与模型开发
• 深入理解数值优化、计算几何、搜索算法、控制理论与机器学习等相关知识
• 具备智能驾驶运动规划与决策研发经验，熟悉城市NOA或端到端规划者优先
• 优秀的数理基础和英文文献阅读能力，能够快速跟进领域最新技术

申请策略

• 了解轻舟智航的技术路线（如数据驱动规划）和产品落地情况，在面试中展示对该方向的思考
• 准备一个完整的项目案例，从问题分析、方案设计到实现与调优，体现系统性解决问题的能力
• 突出智能驾驶或机器人领域的规划算法项目经验，特别是城市NOA或端到端相关的成果
• 强调C++和Python编程能力，附上关键算法实现或开源贡献链接
• 展示优化、搜索、机器学习等理论基础，如相关论文或竞赛奖项
• 如有团队协作或跨部门合作经验，说明在复杂项目中的沟通与推动能力
• 可系统复习数值优化（如二次规划、非线性优化）和计算几何（如碰撞检测、路径平滑）相关内容
• 若缺乏端到端规划经验，可自学模仿学习或强化学习在自动驾驶中的应用，并尝试搭建小型仿真验证

面试指南

• 对于原理类问题，先给出定义和基本流程，再结合实际应用场景分析利弊，最后提出现有改进或创新思路
• 对于设计类问题，采用结构化思考：先理解场景约束，再定义优化目标，然后分层或分模块设计，最后讨论权衡和鲁棒性
• 对于数据驱动方法问题，需强调理论基础（如损失函数、网络结构）和实际工程挑战（如数据分布、仿真验证），保持批判性思维
• 请描述一种轨迹规划算法（如A*、RRT、MPC）的原理，并说明其在自动驾驶中的优缺点
• 在多车博弈场景下，如何设计决策逻辑来保证安全与效率？
• 你如何基于实车数据评估规划算法的性能？有哪些关键指标？
• 谈谈端到端规划与传统方法的区别，你认为端到端面临的挑战有哪些？
• 给定一个复杂的十字路口场景，请详细说明你如何设计规划模块