长城汽车-行车规划控制算法开发岗(048215)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：从算法工程师向技术专家/首席科学家方向发展，成为行业技术权威
• 管理路线：从技术负责人向技术总监/项目负责人方向发展，负责更大规模团队与项目
• 行业影响力路线：通过输出行业标准与白皮书，成为行业技术领军人物
• 主导智能驾驶行车规划控制算法的原创设计与深度优化，重点攻克城市路口、高速匝道、紧急避让等高复杂度场景的技术难题
• 领导跨团队技术攻关（感知、决策、测试），推动算法从仿真到量产车的全流程落地，并建立高覆盖率仿真验证体系（覆盖率≥95%），保障算法量产可靠性
• 引领前沿技术（端到端学习、数据闭环优化）在规划控制领域的创新应用，输出行业技术标准与白皮书，确立公司技术领导力与行业影响力
• 制定智能驾驶平台核心算法战略路线，为公司战略级项目提供技术支撑，主导技术决策与风险管控，确保算法方案的长期竞争力与可扩展性
• 精通 C++/Python，熟悉 Linux、ROS，具备扎实的算法与数据结构基础
• 熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有端到端模型、数据闭环相关项目经验者优先
• 具备良好的团队领导力与跨部门沟通能力，有技术攻关与项目管理经验
• 熟悉自动驾驶规划控制算法，具备量产项目落地经验者优先

申请策略

• 建议在投递简历时，附上一份技术攻关案例的简要说明，展示算法设计与工程落地能力
• 面试前可了解长城汽车在智能驾驶领域的战略布局与量产节奏，体现对业务的了解与热情
• 重点突出自动驾驶规划控制算法项目经验，尤其是高复杂度场景（城市路口、高速匝道、紧急避让）的原创算法设计与优化案例
• 突出端到端学习、数据闭环优化等前沿技术在量产项目中的落地经验，体现技术前瞻性与工程落地能力
• 突出跨团队技术攻关经验，展示领导力与跨部门沟通协调能力
• 如有行业论文、专利或行业标准参与经历，务必重点展示
• 可提前补充学习端到端自动驾驶、占用网络（Occupancy Network）等前沿算法，并了解主流方案的技术原理与优劣
• 可提前了解长城汽车智能驾驶平台的技术架构与量产流程，便于快速融入

面试指南

• 采用STAR法则：情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result），结构化呈现项目经验
• 技术问题回答遵循'技术选型-方案设计-落地验证-效果量化'四步法，展示工程化思维
• 对行业趋势类问题，可结合技术演进、量产节奏、行业标准与公司战略，给出有洞察的观点
• 请详细介绍一个你主导的高复杂度场景（如城市路口、高速匝道）规划控制算法项目，包括技术难点、解决方案与最终效果
• 在端到端学习、数据闭环优化等前沿技术方面，你有哪些量产落地经验？如何平衡算法创新与量产可靠性？
• 你如何推动跨团队（感知、算法、测试）技术攻关？请举例说明
• 你如何构建高覆盖率仿真验证体系（覆盖率≥95%）？如何保障算法量产可靠性？
• 你对智能驾驶规划控制技术的行业趋势与技术路线有何看法？长城汽车应如何保持技术领导力？