职位描述：
1. 研发基于数据驱动的PnC决策规划算法， 负责城区全场景自动驾驶的规控算法集成和量产交付
2. 负责Deep Learning Planning 相关神经网络设计与实现，将最前沿的方法应用到自动驾驶规控领域
3. 负责Deep Learning Planning 训练数据迭代和评测系统的构造与维护
职位要求：
1. 具有一流大学计算机、机器人、人工智能等相关专业学位，熟练使用 C++、Python，有良好的编程基础
2. 熟悉Pytorch，有扎实的深度学习算法理论基础，具备预测、规划的背景知识
3. 有自动驾驶neural planner网络研发经验, 具备技术预研到优化迭代完整算法落地应用经验者优先
4. 有顶级会议期刊论文发表，ACM等编程比赛获奖经历的优先
5. 有互联网大厂或自动驾驶头部公司经验者优先
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市社招全职职位 ID：A44608
面试建议：
小米的这个深度学习决策规划算法工程师职位非常注重实际应用能力，特别是在自动驾驶领域的算法落地经验。从职位描述可以看出，他们不仅需要候选人具备扎实的深度学习理论基础，更重要的是能够将这些技术应用到真实的自动驾驶场景中。这意味着面试官会特别关注你在自动驾驶规控算法方面的实战经验，以及从技术预研到产品落地的完整闭环能力。 在准备面试时，你需要重点准备三个方面：首先是深度学习在规划决策中的应用案例，特别是你参与过的具体项目细节；其次是自动驾驶系统集成经验，包括算法优化和性能调优的实际案例；最后是技术预研到产品落地的完整流程经验。建议准备几个具体的项目案例，详细说明你遇到的挑战、解决方案和最终效果。同时，小米很看重顶级会议论文和编程比赛经历，如果有相关成就一定要重点准备。技术面试可能会涉及C++/Python编程题、深度学习算法题以及自动驾驶场景的具体问题解决。