预测及端到端算法工程师/专家-【自动驾驶】

优缺点分析

角色解读

• 技术深度：从模型开发到车端部署全栈经验，进阶为自动驾驶算法专家
• 行业广度：积累自动驾驶感知、预测、规划等核心领域知识，可转向系统架构或技术管理
• 交叉创新：结合VLM/LLM与端到端大模型，探索新一代自动驾驶方案，成为行业领军人
• 负责预测和端到端模型的选型、设计、训练与优化，并在车端SoC上完成高效部署
• 构建数据标注和评测闭环，与工具链团队协作挖掘清洗目标数据，并基于模型表现调整数据配比
• 运用深度学习、强化学习、数据增广等技术持续提升模型在复杂场景下的效果和泛化能力
• 精通Python和C++编程，具备Docker容器化部署和标准化代码风格
• 深入理解模型开发全流程：样本生成、数据挖掘、训练量化部署
• 熟悉VectorNet、DenseTNT、QCNet、UniAD等主流预测/端到端模型框架
• 具备数据驱动算法研发能力，有端到端自动驾驶或VLM/LLM应用经验优先

申请策略

• 面试前深入了解哈啰出行自动驾驶业务方向和产品形态，展现对公司的诚意和匹配度
• 准备一个完整项目案例，从数据构建到模型部署的全流程讲解，突出你的系统思考能力
• 突出你独立负责或深度参与的预测/端到端项目，说明模型选型、训练、部署的具体成果和量化指标
• 强调Python和C++的编程能力，展示Docker、流水线等工程化经验
• 列出你熟悉的模型框架（VectorNet、UniAD等），以及数据挖掘、增广等实际应用案例
• 如有VLM/LLM或端到端大模型落地经验，务必单独模块突出
• 若缺乏端到端模型实战，可学习UniAD源码并复现简单端到端驾驶场景
• 加强C++性能优化和SoC部署知识，熟悉TensorRT、ONNX等工具

面试指南

• 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）组织项目经历，强调技术难点和你的解决方案
• 对比不同模型时，从场景适用性、计算效率、可扩展性等多维度分析
• 部署问题回答要体现工程思维：分析瓶颈→实验验证→迭代优化→效果量化
• 请详细描述你参与过的一个预测或端到端项目，包括模型选型、数据处理、训练策略和部署优化
• 如何解决自动驾驶中多目标预测的交互问题？对比DenseTNT和QCNet的优缺点
• 端到端模型UniAD的架构设计目标是什么？相比传统级联方案有什么优势和挑战？
• 在车端SoC上部署模型时，有哪些量化、剪枝或压缩技术可用？如何保证实时性与精度平衡？
• 数据驱动算法如何提升模型泛化能力？请结合实际案例说明数据配比和增广策略