长城汽车-无图定位算法开发岗(048229)

优缺点分析

角色解读

• 在自动驾驶领域深耕，从算法工程师成长为高级算法专家或技术负责人
• 横向拓展至感知、规划、控制等其他自动驾驶核心模块，成为全栈自动驾驶工程师
• 随着自动驾驶行业的发展，可向技术管理或架构师方向发展，主导核心算法架构设计
• 负责自动驾驶系统中无图定位算法的开发，包括基于融合定位、视觉和SD地图的导航与巡航模式定位
• 针对隧道、高架等复杂场景，开发在线和离线的SD定位算法，确保定位的准确性和鲁棒性
• 开发偏航算法，并构建相关算法的benchmark以评估和优化算法性能
• 维护神经网络训练数据生产pipeline，并开发基于NN的图像到运动算法
• 扎实的算法基础，熟悉融合定位、视觉定位、SLAM或相关领域
• 熟悉SD地图和导航系统，具备自动驾驶或机器人定位算法开发经验
• 熟悉神经网络训练和推理，具备数据pipeline构建和维护经验
• 熟练掌握C++或Python，具备良好的工程实践能力

申请策略

• 了解长城汽车在自动驾驶领域的布局和产品，在面试中展示对公司的认同
• 准备项目案例时，重点突出算法设计思路、性能优化和实际效果
• 突出自动驾驶或机器人领域的定位算法项目经验，特别是融合定位、视觉定位或SLAM相关项目
• 强调在复杂场景下算法优化和问题解决的能力，如隧道、高架等场景的定位处理
• 展示神经网络训练和数据处理的经验，包括数据pipeline构建和模型优化
• 如有相关论文、专利或开源项目，务必在简历中体现
• 深入学习视觉定位、多传感器融合和SLAM算法，掌握主流框架和工具
• 熟悉SD地图和导航系统，了解自动驾驶系统整体架构

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验问题，突出个人贡献和成果
• 对于算法设计问题，先明确问题定义，再提出解决方案，最后讨论优缺点和优化方向
• 展示对自动驾驶系统整体架构的理解，体现系统思维
• 请介绍你在定位算法方面的项目经验，特别是复杂场景下的处理方案
• 如何评估和优化定位算法的精度和鲁棒性？
• 请解释SD地图在自动驾驶定位中的作用，以及如何与视觉和融合定位结合
• 你如何设计一个数据pipeline来支持神经网络训练？
• 在隧道或高架等GPS信号不佳的场景下，如何保证定位的准确性？