百度提前批一面秒过（附面经）

个人背景：西交本，软件工程专业

面试岗位：百度无人驾驶萝卜快跑后台监控员

全程55min，面试官是技术出身的，之前是阿里p7后面被裁做网约车司机后做的萝卜快跑后台监控员，今年四十多了，全程开着摄像头面容很和蔼语气也很温柔，体验很好。

问题也主要便技术方向，面的很开心。

1.简述你对无人驾驶技术的理解和了解吧。

我个人理解无人驾驶技术就是通过那种集成先进的传感器、控制系统以及一些自驾算法，使车辆能够在没有人类驾驶员干预的情况下，自主感知环境、规划路径、控制行驶，从而实现安全、高效的自动驾驶的技术。

面试官继续追问那你对这方面技术了解吗

我了解的一般都是一个车搭一个车载的GPU，因为要保证视频流处理特别快，一般自驾的模型大部分都是cv相关的，帧率需要保证流程，都是用gpu推理的，还会集成很多策略兜底保障各种case等等。面试官继续追问了一些图像相关的处理，记得有什么图像双线性差值、卡尔曼滤波操作、仿射变换什么，我也会opencv的东西，基本也都搭上来了。

面试官继续追问你技术挺好的为什么不去做技术岗呢

我本来也是交通大学的吗，也算是做老本行了，我也喜欢开车，我觉得无论是后面做技术的同学，还是我们前场监控的同学都是在更好的服务大众，虽然我对技术岗位也保持一定的兴趣，但我认为我的技能和经验更偏向于监控和运营方面。在过去的学习和工作中，我也积累了一定的监控和开滴滴经验，这些经验也让我比较适合当监控员，面试官听完对我一阵微笑点头。

2.我看你是学c++的，我再问你点c++的东西吧，大概问了c++11、c++17新特性、智能指针、虚函数、红黑树和hash。

都比较简单就不写我怎么答的了

3.作为后台监控员，你认为在无人驾驶系统中，哪些数据是最关键的呢，怎么监控一些风险及时操作呢

我觉得在无人驾驶系统中，车辆的位置、速度、加速度等动态数据，以及道路状况、交通信号等环境数据都是至关重要的。此外，车辆的传感器数据、控制系统状态等也是后台监控员需要密切关注的，我们在观察的后台可以实现一些动态监控，设置一些阈值等操作，当超过这个阈值或者发生问题第一时间进行报警，然后我去对应的处理。

面试官继续反问如果显示多个车同时出了问题你一个人也忙不过来呀

问到这个我突然懵了一下但瞬间想到了答案，我说可以低成本招一些外包或者兼职的同学，在避免他们拿小零食的前提下对他们进行集中管控，特定在高峰期进行处理。

面试官笑了笑，说还有吗，比如你可以设想一下未来的更好的解决方案

我想了想说或许我们可以针对不同问题进行分类，每个人只处理某一类问题，这样可以更聚焦一些。或者我们可以出一个针对于无人驾驶问题的下层AI大模型，用这个AI大模型对自驾进行监控，再由我们调控大模型策略，但我一想又不太对，这样不是把自己优化了吗，但是面试官听到我回答还是框框点头表示认可。

4.我看时间不多了，咱们写个题吧

出了个最短路，两分钟写了个三次方的弗洛伊德，面试官说这个有点投机取巧了，我说那写个spfa吧，面试官说你直接写个堆优化的地界死的拉吧，nlogn的，我说行就个板子5分钟写完了。

反问环节

问了下自驾一般训练都怎么取数据集、策略如何部署等等，面试官都耐心回答了，最后问了多久出结果，面试官说带回就出了，让我回去好好准备下二面，二面是字节一个被裁的3-1，做过运营和产品，让我回去好好准备。