博世自动驾驶控制算法一面面经
最近，我参加了博世公司自动驾驶感知算法实习生的第一轮面试。面试时间大约为55分钟，以下是详细的面试过程和问题，希望能为有意向申请该岗位的同学提供一些参考。
面试过程
- 自我介绍
- 简要介绍了自己的背景和相关经历。
- 项目经历深挖
- 面试官详细询问了简历中提到的项目经历。
- 问题包括： 简历中哪个项目参与度最高？在参与度最高的项目中具体负责哪个部分？在实际参与过程中遇到了哪些问题，如何解决的？项目中采用了哪种感知算法，并针对该算法问了一个细节问题。实现的感知算法模型在项目数据上的精度（mAP和NDS指标分别是多少）？项目中的感知模型是否有实际部署落地？是否了解CLIP和GPT4-V等多模态模型？
- 感知相关技术问题
- 面试官考察了我对感知算法的理解。
- 问题包括： 介绍一个你最熟悉的纯视觉感知算法模型（我介绍了BEVDet）。目前感知算法模型的发展技术路线是什么样子的，可以从多模态、纯视觉、激光雷达等方面介绍一下。是否熟悉Occupancy相关的感知算法？
- 代码考察
- 面试官要求我完成一道Leetcode原题：二叉树的序列化和反序列化。
- 目前状态
- 目前在等待一面的面试结果。
面试心得
- 博世作为一家外企，相比国内的一些自动驾驶公司，工作强度相对较小，可以更好地平衡实习工作和学业。
- 面试过程中提到了利用多模态模型进行数据预标注的相关工作，这对后续秋招找自动驾驶感知相关的数据团队会有一定帮助。
- 根据面试中的技术问题来看，自动驾驶算法面试对技术细节要求较高，同学们一定要对简历中的内容非常熟悉。
希望这些经验能对大家有所帮助，祝大家面试顺利！
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