预测算法实习面经for自动驾驶(暑期实习）

秋招已经慢慢走过了一半，终于有时间来写一下我这半年的总结，先来讲下我的实习吧，先放面经，下一篇再来讲下在智加的实习生活。

岗位：算法实习-预测方向

本人本硕都是机械工程专业，目前在上交智能汽车研究所读研，研二下学期是可以外出实习的，大概在3月份左右开始看暑期实习的机会，本来没有太了解智加，也是机缘巧合在我实验室同学的推荐之下，我和他一起投递了智加的暑期实习。很巧的是我们两后来都来智加实习了。

在官网投递简历之后，很快就有热心的hr小姐姐联系我了，本来是想留在上海实习，不过我投递岗位的同事都在苏州，一开始纠结了一段时间，不过后来觉得问题不大，来苏州也是可以的，然后就进入约面环节了。智加的面试都在牛客网上，面试官都会开摄像头，差不多一个小时的样子。

一面：一面面试官就是我暑期实习的mentor。面试流程沟通很顺畅，面试官问的问题也很专业。流程和其他互联网公司都差不多。

●       双方自我介绍

●       项目介绍

●       在预测模块里面，如何考虑高精度地图？分析对比了VectorNet和LaneGCN

●       Anchor-free和Anchor-based在轨迹预测方面的应用？

●       一些深度学习相关的理论知识

●       如何判断训练的效果？

●       过拟合、欠拟合

●       如何判断增加网络复杂度还是修改网络模型

●       C++的一些理论知识

●       构造函数种类

●       虚函数

●       coding

●       合并有序数组

●       MLP模型的pytorch实现

二面：二面面试官就是智加的首席科学家崔博了。崔博就会从更高的维度考察我对预测任务的理解。

●       双方自我介绍，顺便聊了聊常熟比赛的事情。崔博是这项赛事的老玩家了。

●       系统介绍一下目前轨迹预测的方法

●       高精度地图如何利用？目前常见方法的优劣？如何改进？

●       历史轨迹信息如何区分是运动状态改变还是上游误差？

●       高速场景和城区场景如何解决？

●       实习想获得什么？未来3到5年的规划？

总体上，智加的面试都是十分愉快和专业的。值得一提的是智加面试是会给出面试官对候选生的评价的。这个也是我十分认同的一点，至少可以让候选生知道自己的不足和改进方向。

二面完一周内就拿到offer啦，当时手上也有其他公司的offer，最后综合对比选择了智加。主要原因是面试官的个人魅力，让我对智加的技术水平有较大的崇拜感。其次是工作内容也是和自己的项目研究契合的，毕竟也要面临研三找工作了，最近的一份实习还是希望能够和自己的校招考虑方向一致。再就是是对平台的考虑，智加虽然人数规模不是特别大，但是在重卡这一赛道也是国内top级别，发展前景也是很好的。最后薪资也是挺好的（比肩大厂毫不逊色甚至还多些），上海去苏州实习还有租房补贴，还提供一日三餐和下午茶，幸福感拉满。