【北斗】自动驾驶决策规划算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从算法工程师成长为强化学习/决策规划领域的专家，主导核心技术方向
• 管理路线：晋升为技术负责人或团队Leader，带领团队攻克难题
• 跨界拓展：向自动驾驶全栈、机器人或通用人工智能领域发展
• 设计和实现基于强化学习的行为决策模型，优化自动驾驶车辆在复杂交通场景下的行驶策略
• 开发云端智能体（WA）模型，构建多智能体仿真环境和数据生成引擎，用于训练和评测
• 攻克长尾动态博弈、多车交互等难题，提升无人车行驶的安全性和智能性
• 将前沿研究落地到实际无人配送业务，推动技术从论文到产品转化
• 扎实的强化学习理论基础，熟练使用PPO、SAC、TD3、DDPG等主流算法
• 熟悉世界模型或生成模型（如JEPA、Dreamer、RSSM）者优先
• 具备顶会论文发表经验或开源社区突出贡献，证明研究创新能力
• 有自动驾驶或机器人决策规划相关项目经验更佳

申请策略

• 准备一个与自动驾驶决策相关的项目案例，详细说明技术难点和解决方案
• 了解美团无人车的业务场景和技术栈，在面试中展现对落地应用的思考
• 突出强化学习相关项目经验，详细描述算法改进和实验结果
• 列出顶会论文发表情况（一作尤佳）或开源贡献及竞赛成绩
• 强调自动驾驶或机器人控制相关项目，展示实际问题解决能力
• 体现编程能力和工程落地经验，如使用C++/Python进行仿真训练
• 补全世界模型相关知识，动手复现JEPA、Dreamer等主流模型
• 深入学习多智能体强化学习（MARL）算法及仿真框架

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术细节和创新点
• 对比分析法：比较不同算法或架构的优劣，体现系统思考能力
• 第一性原理：从问题本质出发，推导解决方案，展现扎实的理论基础
• 请详细说明你在强化学习项目中使用过的算法（如PPO）及改进点
• 如何处理自动驾驶中的多车交互和长尾场景？请举例
• 世界模型与强化学习结合有哪些挑战？如何设计训练流程？
• 如何看待端到端自动驾驶与模块化架构的优劣？
• 如果你的决策模型在仿真中表现很好，但在真实场景中失败，你会如何调试？