智能驾驶规控算法开发岗

优缺点分析

角色解读

• 从算法开发向技术专家或架构师方向发展，深入自动驾驶核心技术
• 可转向高级别自动驾驶（如L4/L5）的决策规划领域，拓展职业广度
• 有机会晋升为团队负责人，领导智能驾驶算法团队
• 负责泊车/代客泊车功能的路径规划算法开发与验证，包括全局和动态规划
• 开发行为决策、安全决策等算法，确保泊车过程的安全性和效率
• 进行前沿算法预研与落地，优化复杂场景下的泊车成功率
• 负责仿真系统开发及实车部署测试，与上下游团队协作完成验证
• 精通C/C++/Matlab，熟悉Linux开发环境
• 掌握常见规划及控制算法，具备算法调试能力
• 熟悉HA*、时空联合规划、强化学习等理论优先
• 具备优秀的执行力和抗压能力，能应对复杂技术挑战

申请策略

• 关注吉利汽车在智能驾驶领域的布局和产品，了解其技术路线
• 面试时展示对泊车场景的深入理解和解决复杂问题的能力
• 突出博士期间的研究方向，特别是与路径规划、决策算法相关的项目
• 强调C++/Matlab编程能力及Linux开发经验
• 展示在泊车或自动驾驶领域的实际项目经验，尤其是算法优化和实车测试经历
• 提及对前沿算法（如强化学习）的研究或应用
• 深入学习HA*、时空联合规划等算法，并尝试在仿真环境中实现
• 了解自动驾驶行业标准和量产流程，增强工程化思维

面试指南

• 结合项目经验，用具体案例说明算法设计和优化过程
• 强调理论与实践结合，展示对算法原理和工程实现的深入理解
• 突出团队协作和问题解决能力，说明如何与上下游团队配合
• 请介绍你在路径规划或决策算法方面的研究项目
• 如何优化泊车算法在复杂场景下的成功率？
• 你如何调试和验证算法在实车上的性能？
• 谈谈你对HA*算法和强化学习在泊车场景中的应用理解
• 复习C++/Matlab编程，准备算法相关的基础知识