腾讯 – 自动驾驶实验室-混合轨迹融合算法高级工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯CSIG自动驾驶实验室的混合轨迹融合算法高级工程师，你将负责开发混合轨迹融合模块，对基于学习的轨迹进行优化处理并与规则式轨迹融合，设计轨迹优化算法并构建多维度评价指标体系，包括安全性、碰撞风险和动态可行性等指标。你需要开发在线实时轨迹融合模块确保输出稳定且高性能的驾驶轨迹，并与感知、定位、预测、规划等模块紧密协作推动系统落地。该职位要求计算机、自动化或相关专业硕士以上学历，具备轨迹评估和多目标优化经验，熟悉学习式与规则式轨迹融合策略及动态切换机制，掌握轨迹优化核心算法如QP/SQP/MPC等，了解高精地图、车辆动力学模型及自动驾驶仿真平台，同时需要扎实的C++/Python编程能力和良好的团队协作精神。

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简历及面试建议：

在准备腾讯自动驾驶实验室的简历时，你需要特别突出在轨迹融合和优化方面的专业经验。首先确保你的教育背景符合要求，计算机、自动化或相关专业的硕士学历是基本门槛。在专业技能部分，要详细列出你掌握的轨迹优化算法（如QP/SQP/MPC）、多目标优化技术，以及使用过的自动驾驶平台和工具（ROS/Autoware/CyberRT等）。项目经验是最关键的部分，选择2-3个最能展示你轨迹融合能力的项目详细描述，包括你如何设计融合策略、构建评价指标体系、解决具体技术难题的过程。量化你的成果，比如’将轨迹融合效率提升30%’或’碰撞风险降低40%’这样的数据会大大增加说服力。如果你有发表相关论文或专利，一定要在简历中醒目位置列出。最后，别忘了强调你的团队协作能力，因为这份工作需要与多个模块紧密配合。

面试腾讯自动驾驶实验室的岗位时，技术深度和实际问题解决能力将是考察重点。准备几个你处理过的复杂轨迹融合案例，能够清晰解释你采用的算法原理、面临的挑战和最终的解决方案。面试官可能会让你现场分析一个轨迹优化问题，所以复习好QP/SQP/MPC等算法的数学基础和实现细节。对于系统设计问题，要展示你构建多维度评价指标体系的思路，如何平衡安全性、舒适性和效率等可能冲突的目标。准备好演示你的编程能力，可能会要求你现场写一段轨迹优化的代码片段。除了技术能力，面试官也会评估你的沟通协作能力，准备一些跨团队合作解决技术难题的例子。最后，研究腾讯自动驾驶的最新进展和行业趋势，展示你对这个领域的热情和洞察力会给你加分。