Waymo ML系统设计面试干货分享：助力你轻松上岸自动驾驶名企
Waymo ML系统设计面试实战解析
自动驾驶领头羊 Waymo (魏某/维摩) 的面试一直是AI工程师心目中的顶级挑战。最近有同学分享了其 ML System Design 的面经，HR的小失误反而让我们窥见了两轮内容极其相似但深度极高的设计题。想要找工作并顺利上岸的同学，千万不要错过这次深度解析！
面试核心题目
本次面试主要集中在两个核心场景：
- 环境预测 Agent 训练：利用传感（Sensor）和相机（Camera）数据，如何设计模型预测周围环境的变化？
- 危险预判系统：如何构建一个实时系统，基于多模态数据预判即将发生的交通危险？
深度解析：模型、数据与损失函数
在面试中，考官重点考察了以下几个维度：
- 数据处理：如何处理高维的传感器融合数据？
- 模型细节：选择什么样的架构（如 Transformer 或 RNN）来捕捉时间序列特征？
- Loss 函数设计：如何定义预测准确性与安全性之间的平衡？
- 训练阶段：End-to-end 与 Modular 方案的优劣对比。
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自动驾驶的系统设计不仅考察算法，更考察工程落地和边界情况（Edge Cases）的头脑风暴。如果你在 面试准备 中感到力不从心，或者对 系统设置 缺乏实战经验，专业的 面试培训 和 面试辅助 将是你的制胜法宝。
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