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]

滴滴自动驾驶技术布局 - 滴滴与广汽埃安联合成立广州安滴科技 专注于L4级无人驾驶研发 技术积累深厚[2] - 公司在自动驾驶领域投入力度大 是2024年求职者值得重点关注的企业[2] 感知算法面试技术考察要点 - 面试深度聚焦2D目标检测领域 要求梳理从传统方法到深度学习的关键算法演进[5] - 重点考察Anchor-Free检测算法FCOS的核心流程理解[6] - 涉及端到端检测算法最新发展 包括DETR的Transformer实现机制[7][8] 项目经验评估维度 - 面试官深度挖掘候选人在BEVDet模型等实际项目中的算法架构设计能力[9] - 重点评估业务落地过程中具体挑战的解决思路 要求结合场景化案例说明[10] - 现场代码能力测试包含NMS后处理等算法实现环节[11] 行业人才发展现状 - 自动驾驶领域技术岗位面试门槛高 要求对简历项目细节和技术原理完全掌握[2] - 行业已形成规模化的求职社群 覆盖地平线/理想汽车/华为等头部企业从业人员[12]