【北斗】自动驾驶算法系统研究员

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为自动驾驶AI Infra或基础模型领域的顶尖专家，主导下一代技术架构
• 管理路线：带领团队负责整个算法系统或AI平台方向，晋升为技术总监或架构师
• 横向拓展：向机器人、通用AI或云计算AI方向延伸，成为多领域复合型人才
• 负责构建自动驾驶AI基础设施，包括大规模训练框架、数据闭环和推理引擎，支撑多模态大模型和世界模型的训练与部署
• 主导算法与系统架构设计，优化GPU/SOC性能，实现训练和推理的软硬件协同加速
• 参与云端仿真平台建设，打造千万级场景生成和海量数据回放能力，加速算法迭代
• 扎实的机器学习与计算机系统基础，熟悉深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）和分布式训练技术
• 精通GPU/SOC架构与CUDA优化，具备算子优化、显存管理、编译加速等性能调优经验
• 熟悉自动驾驶核心技术栈（感知、预测、规划、端到端模型）或世界模型/VLM等前沿方向
• 具备跨团队技术领导力，能主导复杂项目并推动技术落地

申请策略

• 深入了解美团无人车的业务场景（外卖配送）和技术路线（端到端），面试中展示对实际问题的思考
• 准备一个完整的系统设计案例，说明如何从0到1构建AI训练平台或数据闭环
• 突出AI Infra或分布式训练项目经验，尤其是大规模集群优化或GPU性能调优案例
• 展示自动驾驶或计算机视觉相关成果，如感知、预测模型或端到端系统
• 强调开源贡献、顶会论文或行业影响力的具体证据
• 补充多模态大模型（如LLaVA、Flamingo）和世界模型的最新研究，理解其原理与架构
• 练习CUDA Kernel编写和GPU性能分析工具（如Nsight、nvprof）使用
• 了解美团无人车业务架构和现有技术栈，面试前尝试复现相关论文

面试指南

• 系统设计类问题：先明确需求（规模、性能目标），再拆分为训练、推理、数据流等模块，分别给出方案，最后讨论权衡和扩展性
• 优化类问题：从算法层、框架层、硬件层逐层分析，给出具体优化手段（如算子融合、量化、流水线等）
• 开放性问题：结合自身经验，先定义核心问题，再提出分步解决方案，强调方法论和思考过程
• 请设计一个支持千卡规模分布式训练的架构，如何解决通信瓶颈和容错问题？
• 如何优化一个Transformer模型的推理延迟？请从算子、内存、硬件协同等角度展开
• 谈谈你对世界模型在自动驾驶中应用的理解，它与传统感知-预测-规划范式有何不同？
• 你过去主导的AI系统项目中遇到的最大技术挑战是什么？如何解决？
• 如何评估一个数据闭环系统的效率？请提出量化指标和改进方案