AI算法开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕自动驾驶算法，成为某一子领域（如规划、预测）的技术专家，引领前沿技术探索
• 技术管理路线：凭借出色的技术能力和项目领导力，成长为算法团队负责人或技术经理
• 研发端到端自动驾驶的感知、预测与规划核心算法，解决复杂道路场景下的驾驶决策问题
• 设计并实现基于BEV的感知模型、交互建模方案，并构建离线仿真评测体系以定位和解决模型失效问题
• 跟进前沿技术（如世界模型、扩散模型），结合量产需求进行技术迭代，并负责算法工程化、数据闭环与交付
• 扎实的深度学习理论与PyTorch工程实践能力，精通Transformer、时序模型等主流架构
• 深入的自动驾驶领域知识，至少在一个方向（如运动预测、端到端规划、多任务建模）有成功的项目落地经验
• 优秀的算法工程化能力，熟练使用Linux、Git、分布式训练框架，并能高效构建数据处理和评测Pipeline

申请策略

• 在申请时，可以尝试在求职信或项目描述中，简要分析一下你对“端到端自动驾驶”量产挑战的理解，体现你的思考深度
• 了解吉利汽车及远程商用车在智能驾驶领域的产品规划和当前采用的技术路线，做到知己知彼
• 重点突出与“端到端自动驾驶”、“轨迹预测/规划”、“多任务联合建模”直接相关的项目经历，清晰阐述你在其中的具体贡献和技术方案
• 详细列出你熟练掌握的技术栈（PyTorch, Transformer, BEV, CUDA等）和工具链（Linux, Git, 分布式训练），并举例说明如何用于解决实际问题
• 如有在nuScenes、Waymo等公开数据集上的成果或对UniAD、SparseDrive等开源框架的复现/改进经验，务必重点展示
• 深入学习并实践“世界模型”、“扩散模型”在规划中的应用，这是JD明确提到的跟进方向
• 加强离线仿真评测与数据分析能力，学习如何设计多维指标体系来系统性评估和定位算法失效

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验问题，重点突出你的技术决策和解决问题的过程
• 回答技术问题时，先阐述核心思想和原理，再结合具体场景或数据举例，最后总结优缺点或改进方向
• 对于开放性问题（如对世界模型的看法），要结合当前行业进展、你自身的技术理解以及量产的实际约束（如算力、实时性）进行有逻辑的论述
• 请描述一个你负责过的端到端自动驾驶项目，从问题定义、方案设计到最终落地的完整过程
• 在BEV空间进行交互建模时，如何处理不同交通参与者之间复杂的博弈关系？你遇到过哪些典型挑战？
• 如何设计一套有效的离线评测体系来评估轨迹规划模块的性能？你会关注哪些关键指标？
• 你如何看待“世界模型”在自动驾驶中的作用？如果要将其应用于量产，你会考虑哪些工程约束？
• 在算法落地过程中，遇到过模型离线评测效果好但实车上表现不佳的情况吗？你是如何定位和解决这类问题的？