自动驾驶行业求职分析 - 自动驾驶算法岗位需求集中在动态目标感知、多传感器融合、BEV感知等方向，核心技能包括深度学习、计算机视觉、优化算法等 [5][7][10] - 岗位职责涉及车道线识别、障碍物追踪、轨迹预测、4D场景重建等实际应用场景，技术落地性强 [10] - 头部企业如小米汽车、理想汽车、华为等均在招聘相关算法人才，行业处于快速发展期 [28] 岗位技术要求 - 硬性条件包括计算机/自动化硕士学历、C++/Python编程能力、多视图几何/深度学习/滤波算法等专业知识 [7] - 加分项涵盖传感器融合经验、顶级会议论文发表、ACM/机器人竞赛经历等 [9] - 工程能力要求突出，需熟悉模型部署工具（TensorRT/ncnn）、量化原理、知识蒸馏等产业化技术 [3][16] 面试流程与内容 - 技术面试深度考察项目细节，如SLAM系统设计、噪声分析、精度评估方法等 [2][3] - 算法原理类问题涉及Transformer有效性、多头注意力机制、Occupancy Network等前沿技术 [2] - 编程基础测试包括C++智能指针、动态库链接、CMake管理等系统级知识 [2] 行业资源与培训 - AutoRobo知识星球提供面试题库（BEV感知、多传感器标定等12个专项百问）、行业研报（人形机器人蓝皮书等）、面经复盘等实用资源 [16][23][24] - 社区覆盖近1000名从业者，包含智元机器人、地平线等企业员工及应届求职者，形成行业生态网络 [13] - 付费星球服务（20元优惠券）整合内推渠道、谈薪技巧、简历优化等求职全流程支持 [32][33] 职业发展建议 - 需明确技术路线选择（如SLAM转动态感知的适应性），平衡学术研究与工程落地需求 [2][3] - 行业研报建议关注具身智能、4D重建等新兴方向，把握技术演进趋势 [21][23] - 面试复盘显示头部企业重视解决方案设计能力（如前/后融合策略）及跨领域知识迁移能力 [2][24]