车身与内外饰开发方向-智慧座椅算法开发（风帆计划）

优缺点分析

角色解读

• 成为座椅舒适性算法领域的专家，主导智能座舱相关技术研发
• 向系统架构师方向发展，负责整个座椅控制系统的设计与优化
• 横向迁移至汽车其他智能部件算法开发，如底盘、动力系统
• 负责座椅压力矩阵数据的预处理，包括去噪、基线校正和分区映射，确保数据质量
• 构建坐姿识别和体压指数（PPI）计算模型，用于分析驾驶者坐姿状态
• 设计压力与硬度、腰托、倾角的自适应调节策略算法，并通过MATLAB/Python进行仿真验证
• 熟悉信号处理和机器学习算法，能够处理压力矩阵数据
• 精通MATLAB和Python编程，具备算法实现和仿真能力
• 了解汽车座椅系统或人体工程学，有相关项目经验者优先

申请策略

• 了解东风汽车风帆计划的培养方向，在面试中表达对该计划的兴趣和长期发展意愿
• 突出信号处理或机器学习项目，特别是与传感器数据处理相关的经历
• 强调MATLAB/Python仿真能力，展示具体算法设计和优化案例
• 如有汽车领域项目或人体工程学知识，务必提及
• 复习卡尔曼滤波、小波去噪等信号处理算法，以及分类、回归等机器学习方法
• 熟悉汽车CAN总线或嵌入式系统基础，有助于理解数据采集环节

面试指南

• 对于算法设计类问题，先明确输入输出和目标，再分步阐述数据处理、模型选择和验证
• 对于编程题，注意代码规范，解释关键步骤的时间复杂度和优化点
• 请介绍一下你处理压力矩阵数据的思路，包括去噪和基线校正方法
• 如何构建坐姿识别模型？你会选择什么特征和算法？
• 请设计一个自适应调节策略，考虑压力与硬度/腰托/倾角的关系
• 请用Python或MATLAB编写一段代码，实现简单的信号滤波
• 准备1-2个完整的信号处理或机器学习项目案例，能详细讲解流程和结果
• 复习MATLAB和Python常用库（如numpy, scipy, scikit-learn），准备手写算法