长城汽车-端到端泊车算法开发岗(048205)

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向技术专家或架构师方向发展，主导更复杂的自动驾驶算法项目
• 有机会深入自动驾驶核心领域，积累端到端模型、数据闭环等前沿技术经验，成为行业稀缺人才
• 在长城汽车内部可向技术管理岗位发展，带领团队负责更大规模的研发项目
• 负责端到端泊车算法的整体架构设计与具体实现，包括模型选型、训练与优化
• 搭建数据闭环体系，收集和处理训练深度学习模型所需的数据集，提升模型性能
• 跟踪算法在实车测试中的表现，分析问题并迭代优化，确保算法在真实场景中的稳定性和可靠性
• 扎实的深度学习理论基础，熟悉常见神经网络架构（如CNN、Transformer）及训练技巧
• 熟悉自动驾驶或泊车相关算法，如规控、感知、融合等，有端到端模型开发经验者优先
• 具备较强的编程能力，熟练使用Python和C++，熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架
• 了解数据闭环体系，具备数据处理、标注和模型迭代的实践经验

申请策略

• 了解长城汽车在智能驾驶领域的布局和产品，在面试中展示对业务的理解
• 提前准备端到端泊车算法的技术方案，展示系统设计能力
• 突出端到端算法或规控算法的项目经验，展示从模型设计到工程落地的完整案例
• 强调数据处理和闭环体系搭建的经验，体现数据驱动优化的能力
• 展示实车测试或仿真环境中的算法优化成果，量化性能提升指标
• 深入学习Transformer、BEV等前沿模型在自动驾驶中的应用
• 补充数据闭环、自动标注、仿真测试等相关知识
• 熟悉车载平台部署，如TensorRT、CUDA等，提升工程化能力

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，突出个人贡献和量化结果
• 结合具体案例，展示问题分析、方案设计和迭代优化的完整思路
• 强调数据驱动和工程落地的能力，体现对算法到产品全流程的理解
• 请介绍一个你负责的端到端算法项目，包括架构设计、模型选型和落地效果
• 如何处理训练数据不足或数据分布不均的问题？
• 在实车测试中，如果模型性能不达标，你会如何排查和优化？
• 谈谈你对端到端泊车算法的理解，以及它相比传统方法的优势
• 如何设计数据闭环体系来持续提升模型性能？