无人车业务部-感知算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 向高级感知算法工程师发展，深入钻研3D检测、多传感器融合等前沿课题
• 未来可转向自动驾驶系统架构师或技术专家，负责自动驾驶全栈算法设计
• 也可横向迁移至机器人、智慧交通等AI领域，技术通用性强
• 负责自动驾驶感知系统的算法研发，包括目标检测、跟踪、占据网格预测等核心模块
• 参与感知统一模型和端到端模型的探索与落地，提升系统鲁棒性和准确性
• 与传感器、定位、规划等团队协作，推动算法在真实场景中的部署与迭代
• 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉常见网络结构如CNN、Transformer
• 精通计算机视觉或点云处理算法，如目标检测、语义分割、多目标跟踪
• 良好的工程能力，熟练使用C++/Python，并熟悉Linux环境下的开发与调试
• 了解GPU编程（CUDA）和常用深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）

申请策略

• 在简历中明确写出你对自动驾驶感知技术的理解，可附上技术博客或项目分析
• 面试前深入了解美团无人车的业务场景和技术方案，展现浓厚的兴趣
• 突出自动驾驶或计算机视觉相关项目经验，展示实际落地能力
• 强调编程竞赛、开源贡献或学术论文发表，体现技术深度
• 详细描述C++/Python及CUDA编程经验，附上代码仓库链接
• 系统复习计算机视觉经典论文（如YOLO系列、BEV感知等），并动手复现
• 强化CUDA编程和PyTorch优化能力，尝试加速模型推理

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则（Situation, Task, Action, Result），突出贡献和量化结果
• 对于算法原理问题，先阐述核心思想，再对比不同方法的优劣，最后结合实际应用场景
• 对于编程题，先明确输入输出和边界条件，再写出清晰代码，并解释时间/空间复杂度
• 请详细介绍一个你做过的计算机视觉项目，包括模型设计、训练过程和效果
• 如何检测和跟踪视频中的多目标？请说明常用的算法和优缺点
• 你如何优化一个深度学习模型的推理速度？从网络结构、算子融合、硬件加速等角度
• 在自动驾驶感知中，如何处理遮挡和光照变化？请给出你的思路
• 请写一个C++函数实现两个矩阵的乘积，并优化内存访问