平台通用化管理岗（RPO）

优缺点分析

角色解读

• 从高级技术专家向智驾系统首席架构师或技术总监发展，统筹整体技术战略
• 也可转向智驾业务线负责人，全面主导自动驾驶产品的量产落地与商业化进程
• 负责L4级及以上智能驾驶系统的前瞻技术研究与软硬件架构顶层设计，制定技术演进路线
• 推动端到端智驾方案的量产化落地，负责智能驾驶车辆的实车测试与落地验收
• 深入参与代码评审与跨模块协同开发，提升团队整体开发效率与系统代码质量
• 具备深厚的自动驾驶软硬件架构设计能力，精通感知、定位、规控等核心模块的底层逻辑
• 熟悉端到端自动驾驶方案及大模型训练部署，具备从前瞻研究到量产落地的全链路工程经验
• 具备优秀的跨团队协调沟通能力与代码审查能力，能够主导复杂系统的技术攻坚

申请策略

• 了解吉利汽车在智能驾驶领域的最新战略及量产车型落地情况，面试时结合公司实际业务场景阐述技术见解
• 准备1-2个主导过的复杂系统设计与量产落地的深度复盘案例，展现全局架构思维
• 突出在L4级自动驾驶或端到端大模型方面的架构设计与量产落地经验
• 展示在感知、定位、规控等核心模块的底层技术突破与代码质量优化成果
• 强调跨团队协同开发、代码评审及提升整体研发效率的实际案例与数据
• 深入学习端到端自动驾驶最新论文与开源项目，掌握大模型在规控与感知中的前沿应用
• 提升软硬件协同设计能力及大规模模型训练部署的工程化落地经验

面试指南

• 采用STAR法则，结合具体项目背景，重点阐述架构设计的权衡过程、解决复杂工程问题的思路以及最终带来的业务价值
• 针对技术平衡问题，可从系统分层设计、算法优化、算力调度及冗余机制等维度展开，展现全局架构思维
• 请详细描述你主导过的L4级自动驾驶软硬件架构设计方案及遇到的最大技术挑战？
• 在推进端到端智驾方案量产化过程中，如何解决算力、延迟与可靠性之间的平衡问题？
• 在跨模块协同开发与代码评审中，你如何提升团队整体的开发效率与代码质量？
• 针对智能驾驶车辆落地验收，你通常关注哪些核心指标？如何确保系统达到量产标准？
• 复习自动驾驶系统架构（尤其是端到端架构）的前沿技术栈，了解行业最新量产落地方案
• 梳理过往项目中的核心技术难点与解决方案，准备应对深度技术拷问