Waymo ML System Design 面经大揭秘：感知与预测系统的核心挑战

揭秘自动驾驶巨头 Waymo ML System Design 面试

想要拿下 Waymo (W家) 的 Offer？ML System Design (机器学习系统设计) 是最关键的一环。今天我们分享一份新鲜出炉的 Waymo 面经，带你深度解析自动驾驶中的感知与预测难题。

面试实录：核心问题梳理

在本次面试中，考官重点考察了如何利用传感器和摄像头数据来构建复杂的 AI 系统：

1. 多 Agent 环境预测系统：

   • 挑战：如何训练 Agent 准确预判周围车辆、行人的动态？
     • 核心点：考察了模型选择（如 Transformer 在时序数据中的应用）、数据流处理、以及 Loss 函数的设计。

2. 危险预判系统 (Hazard Detection)： - 挑战：如何构建一个实时响应、高可靠性的危险预警系统？ - 深度讨论：不仅涉及模型架构，更深入到了 Data Sampling、Training Stages 的划分，以及如何处理长尾场景（Edge Cases）。

专家点评与备考建议

这类面试不仅仅是考算法，更是考**工程落地能力**：
        - **数据为王**：在自动驾驶领域，数据清洗和特征工程比模型本身更重要。
        - **系统化思考**：要能清晰描述从输入到输出的全流程，包括 Loss 的平衡和多阶段训练的逻辑。
        - **突发情况脑暴**：面试官非常看重你对现实世界突发状况（如恶劣天气、突发路障）的感知灵敏度。

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