主动安全算法工程师（中阶产品开发部）

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可以从算法工程师向系统架构师或技术专家方向发展，主导更复杂的ADAS功能开发
• 在管理路径上，可以逐步晋升为团队组长、项目经理，负责整个产品线的开发和管理
• 随着智能驾驶技术发展，可向自动驾驶、Robotaxi等更前沿领域拓展
• 负责ADAS主动安全功能（如AEB、LKA、FCTA等）的需求分析，将功能需求转化为具体的算法和软件需求
• 开发并验证AEB、LKA等量产模块，确保算法在实车环境下的稳定性和可靠性
• 参与实车测试和调试，利用CANoe、CANape等工具进行数据采集、分析和问题定位
• 扎实的车辆控制理论基础，熟悉车辆动力学/运动学模型，掌握MPC、LQR、PID等控制算法
• 精通C/C++和MATLAB-Simulink开发，能够进行算法原型开发和代码实现
• 熟悉ADAS系统架构和上下游接口，包括传感器（摄像头、雷达）和车辆执行机构
• 具备实车调试和标定经验，熟练使用CANoe、CANape等调试工具

申请策略

• 在申请前，了解吉利在智能驾驶领域的最新布局和产品，在面试中展示对公司的了解和热情
• 准备一个完整的ADAS项目案例，从需求分析到算法开发再到实车测试，展示你的工程思维和解决问题的能力
• 重点突出在AEB、LKA等ADAS功能上的开发经验，尤其是量产项目的参与经历
• 详细描述在车辆控制、路径规划、算法设计方面的项目成果，并量化性能指标
• 强调熟练使用C++、MATLAB/Simulink、CANoe等工具，并展示相关项目代码或仿真结果
• 系统复习车辆动力学模型和MPC、LQR等控制算法，并尝试用MATLAB/Simulink进行仿真验证
• 熟悉ADAS系统架构和传感器接口，了解AEB、LKA等功能的国标和法规要求
• 学习CANoe等工具的高级用法，提升实车调试和数据分析能力

面试指南

• 对于项目经验类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰描述项目背景、个人职责、具体行动和量化成果
• 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合项目经验说明实际应用和遇到的问题，最后提出解决方案或优化思路
• 对于调试类问题，强调逻辑分析和系统性排查方法，展示你使用CANoe等工具的能力和现场解决问题的经验
• 请详细介绍一下你参与过的AEB或LKA量产项目，你在其中负责哪些模块？
• 如何设计一个AEB系统的控制策略？请谈谈你对AEB触发逻辑和制动介入时机的理解
• 在实车调试中，如果遇到AEB误触发或漏触发的问题，你会如何排查和解决？
• 请解释一下MPC、LQR和PID控制算法的区别，以及在车辆控制中如何选择？
• 如何利用MATLAB/Simulink进行ADAS算法的开发与仿真验证？