公司招聘流程与岗位职责 - 岗位为自动驾驶感知算法工程师-动态目标感知预测方向 主要职责为障碍物和语义目标识别追踪及意图预测[3] - 面试流程包括性格测评和找规律题目 与DJI存在关联[3] - 岗位职责包括处理海量自动驾驶数据 搭建自动化真值标注系统 设计并落地AI和视觉技术 算法将部署于百万台量产车[6] 技术面试核心内容 - 面试涉及项目经验探讨 如目标检测网络和关键点检测 并考察对自动驾驶视觉模型如occupancy network原理的理解[4] - 技术问题涵盖transformer有效性原理 多头自注意力机制作用 以及与CNN的对比优劣[4] - 编程能力考察包括C++八股如智能指针类型 堆栈区别 动态库链接与加载 以及CMake包管理原理[4] - 二面深入探讨多传感器融合SLAM系统 涉及特征点法 直接法 ICP模型 以及传感器噪声特性分析和激光雷达内参标定影响[5] - 深度学习实践问题包括关键点检测器架构设计 backbone选择 FPN设计 以及边缘平台部署工具如ncnn/mnn/openvino和量化原理[5] 岗位具体技术要求 - 技术领域要求涵盖多视图几何 计算机视觉 深度学习 滤波优化算法如卡尔曼滤波 以及感知传感技术应用[8] - 具体任务包括静态场景要素检测如车道线 路沿 交通标志 并实时构建道路拓扑[8] - 动态目标处理需完成检测追踪 多传感器信息融合 以及未来轨迹和意图预测[8] - 传感器应用涉及基于双目 单目 激光的深度估计 任意障碍物检测 以及多传感器标定与自标定方法开发[8] - 额外技术方向包括基于激光/视觉的大范围城市场景4D重建 标注 渲染 仿真 以打造自动化4D自标注和闭环仿真系统[8] 行业社区与学习资源 - 自动驾驶社区规模近4000人 涵盖近300家自动驾驶公司与科研机构[9] - 社区提供30多个自动驾驶技术栈学习路线 内容从入门到精通 覆盖感知 大模型 端到端自动驾驶 世界模型等多个方向[9]