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美團高管和演算法碩士

發布時間:2023-03-20 10:37:49

Ⅰ 美團數據分析筆試考演算法

考。
線程,block塊,KVO,界面傳值等稿喊還有一些基礎的OC語法高旁的知識,可是都點悲觀,就考到了一點關於3種線程的知識。
因此說知戚敬橡識要全面整合,才能達到作題穩而准,平時不注重基礎,單純寫一些技術的東西,不注重基礎是不能夠的。

Ⅱ 美團計算機碩士年薪多少

40萬到50萬。在美團公司的簡介中可知,美團計算機碩士的年薪虛森行是差嘩40萬到50萬。碩士是一個介於學士及博士之間的研究生學位,擁有碩士學春豎位者通常象徵具有對其專注、所研究領域的基礎的獨立的思考能力。

Ⅲ 美團高管年薪多少

35萬。美團普通的騎手月薪最多都能達到兩萬以上,其高管年敏梁薪更多,能達到35萬元,另外美蔽拿肆團是一家科技零售公司,宏轎公司發展好。

Ⅳ 淺談美團外賣高管離職一事

淺談美團外賣高管離職一事

3月19日凌晨,網上爆出美團外賣全國負責人沈鵬離職的消息。一周前,沈鵬還在朋友圈為美團外賣單日交易過億歡呼,轉身自己就宣布離職了,確實讓人難以置信。不過,隨後爆出的內部郵件里,沈鵬所謂“告別美團,重新創業”的話,證實了他離職的消息。

外界猜測沈鵬的離職的首要原因,和美團的內斗,以及沈鵬在美團的失勢不無關系。2015年初,沈鵬對外演講時對外介紹,已是美團外賣業務負責人,帶領過美團外賣1500人的地推團隊。2015年10月,美團和點評合並,如今其各項業務已在融合團隊的同時迅速整合。新美大的組織架構及高管管理團隊的對外名單上沒有沈鵬的名字。外賣配送事業群整體由王慧文負責。

美團內部權力爭斗早就不是新聞,沈鵬也曾深陷其中。沈鵬曾是美團第10號員工、第2個銷售員,從22歲起在美團工作了7年。他身在團購業務部門時,就傳言干嘉偉和沈鵬之間的間隙,離開團購到外賣時,由於對干嘉偉有意見,沈鵬除了帶走原先團購部門的“嫡系”,希望不要再與團購銷售團隊有太多交集。

從王興為代表的極客文化和干嘉偉為代表的銷售文化之間的矛盾,到美團3號人物銷售副總裁、創業元老楊俊離職,再到如今美團高管的離職。美團的內斗,其實從未平息過。

王興本人是個典型的極客,一直視技術為王,與電子商務是“滑鼠加水泥”的模式漸漸開始產生裂縫。美團內部技術派與銷售派呈現出的極客精神與狼性地推間一直存在間隙,楊俊的出走、干嘉偉被邊緣化以及美團一線銷售們的不滿中都可窺見一二。很多人也猜測,美團如今高層的現狀會再一次加劇極客精神與銷售推動間的矛盾。

對於沈鵬離職原因的另一猜測,則是對公司發展的質疑。既然一周前剛剛高調宣布美團外賣日交易額過億,為什麼自己要著急離開呢?放棄一手打造的正在如日中天的事業,選擇重新開始創業,除了受創業的雄心激烈,更多的還是對老事業的失望吧?

盡管沈鵬在內部郵件里回顧了自己在美團7年的收獲,但誰也不能否認,王興多次強調2年內不上市,甚至略帶酸意說,誰先上市誰認輸。完全不顧在一線拼到力竭的銷售們已經失去了最後的一點盼頭。

美團越絕陵來越多的老員工對公司產生了質疑並選擇離職 。去年就有媒體爆料,美團離職員工反饋,美團有8個大區總,9個小區總,還有十幾個重要的城市經理中,已經超過10個區總、城市經理級員工離開美團。其中不乏在美團工作三年以上的老員工和核心中層,即使放棄期權,面臨競業禁止訴訟,也選擇加入淘點點、去哪兒和大眾點評等。

楊俊離職時就曾引發疑問,如果美團融資、業務都發展順利,並且有望上市,為什麼元老級員工會急著離開?當然,不考慮楊俊離職的.動機,盡管楊俊已經非常低調,在平穩過渡,但美團各個層面的銷售離職潮已然發生。虛和

共同點是,這些人離職都伴隨著不少損失 。比如,美團期權,離職的人不乏在美團工作多年的老員工。當然,有些去了競爭對手公司的,還可能面臨美團競業禁止訴訟。

如果說基層銷售的離職可能因為待遇問題,那麼中高層銷售管理者集體離職反映出來的更多是對公司發展層面的質疑。隨著銷售團隊的動盪,美團差宏盯的團購交易也隨之不穩。

銷售離職、團購數據下滑背後都指向同一個問題,團購模式可以燒錢燒出來節點數據,但不可持續。而酒店、電影、外賣等業務更在燒錢沖刺階段,和各個競爭對手比拼下,美團毫不佔優勢,自身也遠談不上形成的商業模式。相比穩住市場,美團現在更著急的,恐怕是先穩住軍心。

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Ⅳ 美團演算法工程師的怎麼樣

研究方向
視頻演算法工程師、圖像處理演算法工程師、音頻演算法工程師 通信基帶演算法工程師 信號演算法工程師
目前國內外狀況
國內從事演算法研究的工程師不少,但是高級演算法工程師卻很少,是一個非常緊缺的專業工程師。演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。
在計算機音視頻和圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面比較先進的視頻處理演算法:機器視覺成為此類演算法研究的核心;另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion),去隔行演算法(de-interlacing),運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation),去噪演算法(Noise Rection),縮放演算法(scaling),銳化處理演算法(Sharpness),超解析度演算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。
在通信物理層等一維信息領域目用的演算法:無線領域的RRM、RTT,傳送領域的調制解調、信道均衡、信號檢測、網路優化、信號分解等。
另外數據挖掘、互聯網搜索演算法也成為當今的熱門方向。
演算法工程師逐漸往人工智慧方向發展。

Ⅵ 為什麼看起來沒人情味的美團外賣贏了

1、餓了么是當時還在上海交大讀書的張旭豪、康嘉等人在上海創辦,最初僅為交大學生的內部外賣平台。在2011年拿到金沙江創投A輪100萬美元融資後,2012年3月餓了么上了第一版的APP;2013年1月,它的APP功能已經基本齊全,並拿到經緯中國和金沙江創投領投的B輪600萬美元融資;

2、2013年,餓了么開始正式全國化布局。2013年游旁指11月,餓了么獲得紅杉中國領投的C輪2500萬美元融資,這時餓了么已經開始領先所有外賣競爭者1年時間,包括線下布局、APP開發以及前期資金投入方面;

3、2013年11月,美團火線沖入外賣領域,注意,它那時並不算中國的互聯網巨頭,而其他互聯網巨頭的反應都比美團慢——阿里的淘點點是13年12月上線的,網路外賣是14年4月上線的,騰訊更是一臉懵逼;

4、2014年是國內外賣行業的真正元年,事後看全年數據,行業前4名分別是:餓了么(30.58%)、美團外賣(27.61%)、淘點點(11.20%)、網路外賣(8.55%)。按理說餓了么的份額理應比這個更高一些,但是餓了么作為只拿了幾千萬美元投資的年輕公司,2014上半年僅拿到了大眾點評8000萬美元D輪融資,錢根本不夠燒,後面的開始被財大氣粗的巨頭侵佔份額;

5、2015年1月,餓了么終於獲得中信產業基金啟滑、騰訊、京東、紅杉資本、大眾點評3.5億美元E輪投資,當時餓了么的賬上僅能再支撐1-2個星期,命懸一線。同年8月28日,餓了么再度獲得6.3億美元F輪融資;

6、美團在2015年不甘示弱,1月份就拿了D輪7億美元融資,開始與餓了么正面抗爭。後面美團外賣的關鍵一手來了,2015年10月,美團與大眾點評宣布合並,這導致大眾點評直接退出餓了么董事會,徹底掐斷了餓了么的一個重要入口;

7、不過在2015年,餓了么依然站穩行業第一名。2015年12月,餓了么業務已覆蓋超過300個城市,日交易額突破1億元,日訂單量超過330萬單,創下外賣O2O行業新高。這時市場份額分別是:餓了么(34.8%)、美團外賣(31.2%)、網路外賣(23.7%),阿里的淘點點已經徹底掉隊;

8、2016年1月,美團再出一次奇招,談下了之前一臉懵逼、一度跟風投資餓了么的騰訊,拿到騰訊領投的33億美元投資。這也變相逼迫已經徹底掉隊的阿里選擇另一邊站隊,2016年4月,餓了么宣布獲得阿里領投的12.5億美元融資;

9、原本站穩行業老三、份額差距不懸殊的網路外賣走錯關鍵一步:2016年春節前後,網路外賣選擇花錢送騎手回家神配過年。美團外賣則直接奇襲網路,加大補貼在春節留住騎手繼續配送,並在春節後大肆招聘騎手。此消彼長下,美團外賣和餓了么一起把網路外賣的大部分份額搶走,當然美團外賣更為受益;

10、2016年下半年,美團餓了么補貼大戰越演越烈,原本在張旭豪計劃中「6個月結束」的戰斗,實際焦灼情況大大超出他的預計,尤其是微信九宮格在年底加上美團外賣後。2016年的市場份額,餓了么(34.6%)還是第一,但是與美團外賣的差距縮小(33.6%),網路外賣(18.5%)則逐步退出補貼戰;

11、2017年上半年,餓了么、美團外賣的市場份額佔比分別為41.7%、41%,差距繼續逐步減小。進入下半年後,美團外賣的日訂單逐步反超餓了么,這讓後者壓力極大,2017年8月,餓了么正式並購網路外賣,合並後的市場份額達到54%,終於與美團外賣拉開距離。2017年9月,為了一口氣打垮美團外賣,支付寶首頁正式接入「餓了么」;

12、美團不甘示弱,2017年10月,美團點評獲新一輪40億美元融資,投後估值300億美元。但是讓餓了么想不通的是,美團外賣的份額還是在繼續提升——2017年四季度,合並了網路外賣的餓了么,份額還是從54%繼續下滑到49.8%,美團則是繼續上升至43.5%;

13、情況在發生變化:餓了么的底層技術平台畢竟是幾個交大大學生從0開始搭建起來的,系統的擴張性不足。而且在地推和人員管理上的經驗不足,餓了么的每單成本,顯著高於美團;

14、美團作為在上一輪百團大戰成功活到最後的贏家,在成本運營、補貼管控、地推管理、高管心智上,比餓了么更為優秀,騰訊入口支持的效果也明顯好於阿里。更為關鍵的是,O2O演算法開始起到作用,美團外賣的每單浮虧明顯低於餓了么,以至於美團外賣給騎手的工資和補貼,逐步高於餓了么,這也是人物的那篇文章里,所有騎手都強調「你不想干有的是人想干」的根本原因;

15、2018年2月,突傳阿里將全資收購餓了么,傳言稱,張旭豪可能會出局,原因可能是此前與阿里簽下的一份「對賭協議」承諾過2018年3月之前實現餓了么盈利的目標失敗,但未經證實。——其實這個傳言側面也是反應餓了么的成本控制相對於美團外賣根本不佔優勢;

16、其實餓了么知道自己問題在哪裡,一直在技術上加大投入,2016年5月餓貨節,當口碑外賣、淘寶、支付寶三方流量同時涌進餓了么,餓了么峰值高達每秒1.5萬筆,系統瞬間被擠爆,餓了么一度只能臨時限流。——2016年底,當時是餓了么CTO的張雪峰從矽谷那邊挖了很多技術大牛來搭建大數據、演算法等核心構架;

17、但是這已經有點晚了,尤其是矽谷回國的研發高管與本土團隊需要磨合,甚至這些大牛對於國內每天動輒數百萬單的訂單量,經驗都是相對不足的。而美團的核心研發人員都是已經經歷過百團大戰和前期外賣大戰的老手,絕大部分都是美團自己從本土高校招聘、培養、承接下來的核心骨幹,凝聚力和996精神完全是餓了么難以比擬的;

18、這里還有一個細節:餓了么從矽谷回來的技術大牛後面給餓了么鋪墊了非常扎實的底層技術和基礎建設,但是同樣伴隨著更長的磨合時間。你可以想像這樣的一組畫面:餓了么說你不一定最懂技術,美團外賣說你不一定最懂中國(和它背後的演算法);

19、更別說美團本身極具優勢的地推團隊和商家談判經驗了。事後看,餓了么在線下方面的一些跑冒滴漏情況,都是當時被光環籠罩的高管暫時鞭長莫及的(有點類似於小黃車OFO中期發生的情況)。舉個例子,後面產品策略開始精細化時,美團外賣有條件走大牌和連鎖餐飲的線下談判,而餓了么平台上的中小餐飲和蒼蠅館子的佔比無奈更高。王興作為多次創業者,在企業管控經驗上遠比張旭豪有優勢;

20、這些微小的量變,最後形成質變。2018年上半年,美團外賣、餓了么和網路外賣的交易額佔比分別為59%、36%和3%。其實在2017年的後期,美團外賣的份額已經開始逼近6成了;

21、2018年,美團外賣的日均訂單突破2100萬單,市場份額徹底站穩60%;2019年,美團外賣的日均訂單逼近3000萬單,市場份額站穩65%;2020年,美團一度宣布日訂單量突破4000萬單,市場份額開始逼近70%;

22、更關鍵的是,美團外賣在2019年,經營溢利由2018年的負值111億元轉為正值27億元,成功實現首次年度盈利——當時在交流會上,公司透露全年來看,每單毛利有2毛錢左右,這個數據現在更是擴大到最新20Q2的每單5毛左右。餓了么則市場普遍預期至今仍未實現每單毛利轉正;

23、而在美團2019年所有開支項目中,餐飲外賣騎手成本高居首位,總額超過了410億元,而全年美團外賣傭金收入為496億元,佔比高達82.58%。這意味著,美團外賣平台傭金收入超80%都用在了騎手上。——這也保證了一方面公司有毛利,但是騎手的收入也不會太低;

24、就像我之前說的那樣,美團有全球最好的O2O短距離演算法,最好的O2O地推團隊,用戶和騎手的擴大自我實現式又強化了演算法和地推的優勢,所以它能打贏有阿里加持的餓了么,那是比它起步更早的專業團隊,而非行政手段或者行業壟斷。這些,都是王興自己一步步掙來的;

25、當然,演算法是冷冰冰的,它一定會無限壓榨整個體系的潛力,最後達到微妙的平衡,也就是所有騎手處於勞累的邊緣。演算法不是人,它當然沒有人性,這毫無疑問。不過美團騎手最大的行業壓力也伴隨了最高的行業收入,這也是業內公認的;

26、這就是美團怎麼一步步站穩全國外賣行業第一的全過程,你說講人情講人性,那個2016年春節選擇花錢送騎手回家過年的網路外賣,早就死的透透的,連骨頭灰都找不到了;

27、其實還有一家企業做了類似於當年搶占網路外賣份額的事情,就是順豐。2020年春節期間疫情肆虐,但是順豐直接分配任務下去,要求網點通知快遞員,加工資和補貼,必須初六就到崗。因為公司判斷,第一,快遞員的收入如果中斷,那麼人員的流失會比預期的大;第二,這很可能是一個彎道超車的機會,因為外資系快遞公司基本都停擺了;第三,外資快遞業務更偏向於高端,恰好本身就是順豐希望能拿下的細分市場;第四,疫情下如果能堅持業務的正常運轉,那麼對市場份額提升和用戶心目中品牌的樹立,會有極大幫助;第五,順豐老闆王衛多少也有點家國情懷。最後絕大部分順豐的快遞員都到崗了;

28、最後順豐的半年報出來,我們可以看到:2020上半年,公司營業收入同比增長42.05%,遠高於12.6%的行業增長率;速運物流業務件量同比增長81.3%,也高於22.1%的行業增長率。這也能解釋,為什麼王衛給全部順豐員工每人發了888元的紅包,一般人只會理解為順豐財大氣粗,但是實際上,是王衛和旗下所有順豐員工一起拼了一把命,在疫情期間冒著風險全程在崗,春節初六就開始全員上班,把市場份額硬生生的搶了下來,搶走的恰好是其他快遞公司碗里的肉;

29、過去十年(2010-2020年)是一輪非常明顯的經濟下行周期。但是為什麼我們對此的感知沒有那麼慘烈。某種意義上,我們原本應該壓力極大的底層就業,一個是消費電子崛起被各種富士康吸納了,一個O2O崛起是被外賣和快遞吸納了。——當然,他們的標簽也都是血汗工廠。而兩王(王興和王衛),也都是靠春節期間的加班加點一舉逆襲的;

30、商場如戰場,這種對效率的極致運用,或者說沒人情味,已經刻到從「百團大戰」里活下來的美團的基因里了,對於公司、對於王興、對於騎手,都是如此,很難有別的路可以走。

Ⅶ 美團八大金剛都有誰

其中七人分別是聯合創始人、高級副總裁穆榮均,高級副總裁、到家陵和攜事業群總裁王莆中,高級副總裁陳亮,高級副總裁尺伏、到店事業群總裁張川,高級副總裁、集團 CFO 、戰略投資部負責人棚肢陳少暉,副總裁、優選、快驢事業部負責人郭萬懷,副總裁、美團平台總經理李樹斌。包括王興在內,這八人也是美團的最高決策機構 s- team 成員。

Ⅷ 上海美團演算法工程師累不累

不累。演算法工程師是對程序演算法進行設計的研發人員,主要是解決某些場景陵搭下的數學問題、性能問題、邏輯問尺友拿題二設置的專職崗位,上海美團演算法工程師是不累的,上海美團成立於2003年,是一個以家裝資訊平台為基礎,通過提供超大數量的家裝知識、家裝資訊將需要家庭裝修的人群緊密地聚攏在一起,成為需要家庭裝修人士的「家」,是中國最大告信的家居生活快速消費品導購網站之一。

Ⅸ 智能駕駛「人才荒」,困在了高校的學科博弈中

75歲的曹德旺這幾年在計劃一件事——出資100億元,設立一所新大學。

他主動向福建省委省政府提出辦學這事,領導們都很支持,也召開了好幾次會議,就專門討論怎麼辦學的事情。

曹德旺是福耀玻璃的董事長,他深刻感受著目前中國製造業人才困境的切膚之痛。

製造業企業高級管理人才斷檔、培養製造業人才的學科與產業需求脫節、德國教育模式的啟發......都是促使曹德旺下決心一定要辦好這所大學的原因。

在他看來,當下國內大學培養人才的模式偏標准化,且存在重虛擬經濟、輕實體經濟的傾向,同時一些培養製造業人才的學科跟不上市場需求和產業發展要求,製造業真正需要的高端人才沒有地方培養。

就像一個縮影,自動駕駛賽道也處於類似境地。

作為 汽車 產業轉型的核心要素之一,自動駕駛創業熱潮起起伏伏已持續多年,全球眾多車企、 科技 公司和初創公司都在下場追捧,飢渴的投資者們就像嗅到血腥味的鯊魚,攘往熙來。

然而,這個行業一直以來都面臨著如何招到合適人才的老大難問題。

一個典型的場景是,當企業終於找到合適的演算法工程師時,卻發現這位候選人手裡拿著七八張offer,一家比一家工資高。

缺口最大的演算法類崗位,更是浮躁到了令人害怕的程度,「你出錢高,我就會比你出得更高。候選人也是,今年要30萬,明年要60萬,後年就會要90萬、120萬」。為了留住合適的候選人,獵頭們想盡了招數,甚至接起了「代管寵物」的業務。

現狀也令不少企業感到頭疼,美團就是其中之一。據一位接近美團高層的人士表示, 因國內自動駕駛人才性價比堪憂,美團或將在矽谷設立自動駕駛研究中心,以相對更低的成本在美國招攬自動駕駛研發人才

如果仔細觀察供需情況會發現, 自動駕駛「人才荒」是結構性的,是「質」與「量」的雙重缺位

一方面,當下自動駕駛行業熱鬧依舊,不斷有圈內高管離職創業、大廠跨界押寶、車企重金轉型,研發崗位缺口隨之擴大。

據預測,到2025年, 汽車 行業對智能網聯 汽車 人才的需求量將達到10.3萬人,其中又以智能駕駛領域的人才缺口最大,預計將達到5萬人。

另一方面,目前業界所需的很多新增崗位此前鮮少有傳統車企涉獵,而各大高校對自動駕駛人才的培養又有些滯後。

以一般的自動駕駛感知演算法架構師為例,該崗位除了要求候選人熟悉自動駕駛常見系統架構,還要求熟悉深度學習等主流感知技術,同時有參與過車規功能上車量產工作的優先。

自動駕駛行業獵頭熊穎儀告訴新智駕,通常的一個自動駕駛L4級的創業公司,團隊規模在300-500人,其中研發佔70-80%。

「就演算法崗而言,大多數公司缺的都是『具有全棧租舉能力的演算法工程師』。會訓模型的演算法工程師很多,會軟體開發的也很多,但是熟練使用C++編程的演算法工程師並不多。」

也就是說,從事這類工作的人才,既要有軟體開發技能、掌握多種程序設計語言,也要有對 汽車 新舊硬體的充分理解, 其勝任難度和要求均遠超從前

在智能駕駛行業發展初期,這類人才多隻能從公司內部轉崗或者跨行業 社會 招聘而來。

但隨著行業發展越來越成熟,社招將多集中在行業內的成熟人才,這類成熟人才換工作不影響智能網聯 汽車 既有的人才存量,因此未來的智能網聯 汽車 的新增人才可能將主要來自於校招。

而這又涉及到另一個問題——校招人才從何而來。

據了解, 高校為自動駕駛行業培養人才方面,助力不多

清華大學計算機系教授、人工智慧專家鄧脊型頃志東告訴新智駕,目前國內高校主要是通過參加自動駕駛相關科研項目來培養自動駕駛人才,以碩、博研究生為主,本科生、博士後相對較少。

他認為,當下的自動駕駛人才大多來自於計算機系、自動化系、電子系、車輛工程等學科專業,這種人才培養模式無法滿足 社會 上普遍存在的自動駕駛用人櫻陸荒,也不能取得最佳的人才培養效果。

「有必要設立獨立的自動駕駛專業,因為培養自動駕駛人才所需的教學大綱、課程體系、師資、教學實習實驗設備、產業環境等都與現有專業不同,需要重新組織才能滿足專業建設的要求。」

自動駕駛專家、武漢理工大學副教授楊勝兵對新智駕直言, 那種舊瓶裝新酒、只是改變了專業名稱的換門頭做法,三、五年後就被市場判斷出來了,到時候就是害人害己害 社會

這不是楊勝兵的一家之言。

鄧志東也同樣希望自動駕駛能成為高校中的一門新學科,特別是創設為一門本科專業或成為一級學科。 如果可以,最好就隸屬於自動駕駛學院,「因為將其歸屬於人工智慧學院、計算機學院或車輛工程學院,都不完整」

事實上,究竟是設立自動駕駛研究中心、實驗室,還是單獨設立「自動駕駛學院」,這會給高校在重視與投入程度、學科課程體系的構建、師資配備、教材建設和生源等方面,帶來很大的不同。

自動駕駛技術的研發主要起源於移動機器人技術的研究與拓展,因此國內外移動機器人的研發強校,同時也是自動駕駛研發與人才培養的策源地。

除了計算機、自動化,自動駕駛技術也與車輛工程等學科專業高度相關。

而作為前沿新興技術,自動駕駛迄今未有本科專業與一級學科,所以近期高校設立的自動駕駛班或無人駕駛研究中心,大多掛在不同的學院下,研究的方向和重點也有所不同。

同時目前機械類、電子信息類、自動化類等各專業都有面向智能駕駛領域開設相關課程, 類別繁蕪,又容易造成資源重復和浪費,一個高校內重復設立兩門相似的專業或課程的情況並不少見

比如姚丹亞是清華大學自動化系的教授,他在做課程設計時,曾面向全校研究生開過一門課叫《智能交通概論》,巧合的是,同時期清華大學交通工程專業也開設了這一課程。

最開始也有不少土木、計算機等專業的學生選修姚丹亞的這門課。

但姚丹亞發現,諸如交通工程專業的學生選修他的《智能交通概論》,是希望補足控制、編程方面的知識,但這類知識自動化系的學生其實早有學習,因此他這門課的教學重點是在交通、 汽車 領域,而這方面,交通工程專業的學生又已掌握了不少。

「很難滿足不同學生的需求,」姚丹亞指出。

「任何一個學院和學科,都不能滿足無人車這種跨學科領域研究項目的人才需求,」 北京聯合大學副校長、智能車國家重大計劃項目負責人鮑泓也曾在接受媒體采訪時表示,光由自動化學院研究機器人只能側重自動控制,機電學院只會研究機器人關節和機械裝置,而這些都只是智能車研究中很小的一部分。

因此, 在智能駕駛人才培養方面,將各相關專業融合教學成了趨勢之一

在這方面,國內早有高校嘗試,只是並不以「自動駕駛學院」的名目單獨創立。

比如在2016年,北京聯合大學就在全國成立了首個機器人學院,由院士李德毅擔任院長,而無人車屬於輪式機器人,成為專業的重點研究方向。

但如果現在要想將自動駕駛設立為一門獨立的本科專業,抑或設為一級學科,其實都面臨著師資、課程培訓體系搭建、產業環境需求等一系列問題。

深藍學院的教研負責人趙松就對新智駕表示,自動駕駛作為一個綜合性的學科, 高校目前並沒有足夠的師資來支撐自動駕駛成為一門獨立的專業

「比如現在有不少學校都設立了AI專業,但結果還是因為缺乏師資,形成不了系統化的培養體系。」

趙松認為,自動駕駛更偏工程化,高校師資如果沒有在這個行業的工作精力,培養出來的學生依然滿足不了企業需求。

除此之外,開設一門新獨立學科或一級學科,通常需要國家層面的教育主管部門進行頂層設計,其前提是必須從「四個面向」的高度說明,中國大規模自動駕駛人才的培養不僅意義重大深遠,而且行業對人才有著持續性的市場需求,這使得實際操作起來環節很多,過程十分復雜。

不過為了培養復合型人才,在2021年初,教育部新增了國內的第14個學科門類——交叉學科,下設「集成電路科學與工程」、「國家安全學」一級學科,經過申請備案,也有不少高校被允許自設二級學科和交叉學科。

隨之而來的問題則是,「 自動駕駛」學科究竟該隸屬什麼學院,由誰來主導成立

在《無人駕駛 汽車 概論》一書中,北京理工大學的陳慧岩等教授提出了一個重要概念,即智能 汽車 的一體化設計。

陳慧岩等人認為,作為先進 科技 集成,智能 汽車 同樣要面對傳統 汽車 的美學造型設計、整車結構設計問題,產品既要美觀、實用,還要能滿足商業化成本控制需求。因此,從內部軟硬體控制系統到外部車身設計,都需要進行一體化考慮。

在鄧志東看來,未來的自動駕駛車輛正向設計,雖然仍離不了信息化 汽車 平台的支撐,但由計算機專業的思維來主導,或更有利於自動駕駛技術與產業的發展。

目前對自動輔助駕駛和自動駕駛的研發,大多是利用新能源 汽車 或電動 汽車 全線控平台進行構建,同時傳統燃油車與電動 汽車 均有高度市場化的產業支撐。

因此相對來說,環境感知、自主定位定姿、行為預測、決策、規劃與控制,則是自動駕駛落地應用與大規模商業化進程中必須著力突破的焦點和難點。

鄧志東從這個角度來分析, 認為人工智慧與計算機視覺才是自動駕駛人才培養體系的核心和重點,應該也必須主要由它們來主導自動駕駛的教學體系設計與人才培養。

元戎啟行副總裁劉軒則認為,和自動駕駛最接近的專業,應該是機器人專業,所以應該以設計機器人的思路去主導設計無人車,「目前國際上做得比較好的公司里的CTO或創始人們,基本都是機器人相關背景出身的」。

而考慮到由此產生的各個學院的話語權爭奪問題,姚丹亞則直接否定,稱 「(設立獨立的自動駕駛學科)這事搞不成」

除此之外,劉軒還表示,除非高校的課程能與業界保持與時俱進,否則專門開設一門自動駕駛學科的課程設置難度會非常大。

一方面,自動駕駛技術的迭代需要海量數據,而高校只能用有限的開源數據,因此相比於業界,高校在理解自動駕駛技術方面就困難得多。

另一方面,業內也有很多前沿的技術並未公開披露或者發表為論文,知識產權掌握在私企中,企業願不願意拿出來分享、誰來教課,也是一個很大的問題。

事實上,從專業教學大綱、課程體系、師資、設備等方面搭建一門完整的獨立學科,往往需要至少5-10年的周期。

遠水難解近渴。

因此在目前企業內部的人才培養模式上,其實不少企業已經「被逼著」先形成了 「專項培訓」、「老帶新」,以及「在崗學習」三位一體的組合,效果初現。

劉軒告訴新智駕,對於計算機專業以及對自動駕駛涉獵不深的應屆生,通過「老帶新」和「以戰代練」的方式,基本上入職半年就可以做出不錯的項目成果。

因此在他看來,在校期間,這些學生專門去學自動駕駛課程的必要性不大,因為業內自動駕駛技術迭代非常快,「在學校學的,畢業後可能就用不上了,校內學生最好還是培養基礎能力,比如機器學習演算法、寫代碼能力、軟體工程能力」。

L4級自動駕駛公司酷哇的HDR張樹麗則表示,與其設立單獨的自動駕駛學科,高校更應該多增加和企業的合作,培養學生的實踐落地能力,「以戰代練,是培養人的很好方式,酷哇比較崇尚」。

國內高校對無人車的研究其實很早。

和很多前沿技術一樣,國內開始對無人駕駛車輛的研究也是起於軍事需求。

「八五」期間,南京理工大學、清華大學等高校承擔了一項名為「地面軍用機器人「的項目,聯合研製出了國內第一輛具有自主識別功能的ATB一1無人駕駛車輛。

隨後,國內高校開始零星以課題組的形式對無人駕駛技術進行研究, 目前國內「科班」出身的自動駕駛人才,也大多由這些研究型大學產出

比如中國工程院院士鄭南寧在2001年末,就在西安交大組建了無人駕駛智能 汽車 課題組。

2002年,課題組的無人駕駛車「思源1號」正式誕生,2005年,課題組則開始試圖讓「思源1號」進行一次從西安到敦煌的長途無人駕駛之旅。

當時「思源1號」的長途之旅走得磕磕絆絆,大多數時候仍依賴人工駕駛,而彼時國內研究無人車領域的人確實是少之又少,只能說是初步在土壤中埋下了種子,遠遠談不上自動駕駛人才培養體系。

真正讓各高校颳起自動駕駛人才培養旋風的,是國內從2009年開始創辦的中國智能車未來挑戰賽。(雷峰網已策劃了中國智能車未來挑戰賽人物報道,點擊鏈接閱讀第一篇:《崔迪瀟:無人駕駛、搖滾和半個西安人》)

2009年,第一屆中國智能車未來挑戰賽在西安舉行,當時的測試場景相對比較簡單,比如要求對交通信號、標志和標線進行識別等。

隨著時間的推移,中國智能車未來挑戰賽開始引入更真實更復雜的場景,逐漸讓車輛在真實的鄉村和城區道路上行駛,並且陸續增加霧天、信號屏蔽區等測試環境,從感知到規劃決策再到控制,對參賽無人駕駛車輛的自主行駛能力要求不斷提高。

舉辦十多年來,各大高校持續參賽,讓一批參賽學生對自動駕駛萌生興趣並走向業界成為中堅力量。

鄧志東曾在2016年作為領隊,帶領清華大學的無人車「睿龍號」參加當時的智能車挑戰賽。

他告訴新智駕,參加了智能車挑戰賽的學生們,一般是去往網路、阿里、騰訊等巨頭公司的比較多,主要從事自動駕駛高級技術崗,薪資水平相當可觀,也有少數學生創業,部分初創企業已成長為中國自動駕駛細分賽道的頭部企業。

鄧志東認為, 與僅是以論文發表或是以PPT成果匯報為目的的科研不同,「以賽促研」的模式不僅能真刀真槍地解決問題,而且相應的技術研發也更加落地,因此培養的人才也更能滿足企業的實際需要

元戎啟行副總裁劉軒也表示,參加類似的智能車挑戰賽能夠讓學生對行業有個基本的概念、產生興趣,吸引人才進入這個行業。

也正是在2009年前後,國內高校對培養智能駕駛人才的動作頻繁起來。

像2009年第一屆中國智能車未來挑戰賽的冠軍湖南大學,就在參賽前夕的2008年7月,由來自計算機通信學院、機械工程與運載學院等學院的50多人,組成了無人駕駛車輛預研項目組。

清華大學的 汽車 安全與節能國家重點實驗室,則是在2011年,開始將研究方向轉向智能網聯 汽車 與自動駕駛。

除此之外,還有各類名目不一的機器人實驗中心、國內外高校、企業聯合成立的無人駕駛研究中心、創新中心,都在這期間如雨後春筍般出現。

同時,近幾年,隨著發展智能網聯產業上升到國家戰略高度,高校、職業院校們也開始增設相關專業或者學院,比如清華大學的車輛與運載學院、北航交通學院的自動駕駛班、合肥工業大學的智能車輛工程專業等等。

不過,目前高校對智能駕駛人才的培養, 卻是起個大早卻趕了晚集,時至今日不管是「質」還是「量」都仍不能滿足業界當下的需求

以中國智能車未來挑戰賽為例,盡管它確實為方興未艾的智能駕駛行業積累了技術和培養了人才,但隨著越來越多的公司進行自動駕駛技術的商業化落地,對他們而言,候選人的參賽經驗,在面試時,這時只能算是錦上添花的加分項。

企業也開始更謹慎地通過類似的賽事去考察對方的能力。

同時,自動駕駛技術步入落地階段,曾經眾多參賽選手自立門戶一舉創業的景象也已漸漸遠去。

清華大學自動化系統工程研究所教授姚丹亞就認為,各種 汽車 挑戰賽,多是起到激發學生興趣的作用,「但對學生從事這個職業有多大作用,不太確定」。

再看當下各類的高校無人駕駛實驗室或者研究中心,除了規模小無法滿足行業需求外,也另有局限。

姚丹亞表示,高校實驗室或者和企業合作的實驗室目的各不同:

趙爽今年剛碩士畢業,進入了一家新能源 汽車 公司任ADAS演算法工程師。

在他看來,由於論文導向,高校里的同學大多是在做推公式、調參的活兒,和企業做真實項目的需求脫節。

「企業做項目需要把所有的缺點都克服,不一定要用最好的設備,關鍵是要可靠和效率高,但發論文只需要抓住N次實驗中的最好數據,為了論文的創新點,也會使用一些高端昂貴的設備。」

確實,在自動駕駛的研發過程中,企業更加註重於短期的落地實踐與商業化應用,而高校則擅長較長遠的前沿與關鍵核心技術的攻克。

鄧志東認為,培養與產出高級自動駕駛人才是高校的主要使命之一,這可為合作企業所用。

因此,企業和高校之間,非常有必要合作成立自動駕駛實驗室或者研究中心。

然而目前真正成功的合作案例不多。

究其原因,一方面是兩者的評價體系與機制迥異,二是雙方的特長不同,合作中需要揚長避短。

例如,由於高校研發團隊通常很小,學生管理較自由,執行力與效率不如企業,因此企業並不適合以時間硬節點的形式要求高校完成一些工程性很強的開發任務。

另外考慮到核心技術的突破具有一定的失敗風險,因此校企合作中也要有一定的寬容度。

而當下新增的專業比如智能車輛工程等,其實也存在著供需錯配的問題。

像近年專面向智能網聯 汽車 技術而全新開設的智能車輛工程專業,其課程體系仍然以機械類課程為主,對智能網聯 汽車 技術的總體匹配程度相對不高。

此類專業對學生的培養方向,與其說是智能化,不如說更多是電動化,學生也多在 汽車 及零配件、機械/設備/重工、交通/運輸/物流等領域就業。

而除了設立獨立的自動駕駛學科這一選項,在培養產業應用型人才方面,研究型大學、應用型大學和技能型大學等不同種類院校能做的事其實並不少,比如參考德國的二元制教育、借鑒矽谷的「創業孵化器」「產學研培養」等模式, 探索 空間極大。

當然,現階段為行業培養人才的事,應該仍靠校外做主力。

但在參加一些校外培訓機構的課程時,L4級自動駕駛公司AutoX發言人提醒新智駕,如果候選人參與過一些比較復雜的項目,那麼類似的校外培訓經驗有用。

不過如果只是參與了簡單的落地項目,這種項目經驗反而會導致候選人的技術積累比同齡人更慢更淺,求職過程中會比較困難。

「人才荒」——這不僅僅是自動駕駛一個領域的困境,而是已經成為整個製造業轉型的桎梏。

如今,供給側改革大潮滾滾而下,我們又再一次站在了 歷史 的十字路口,除了資本、資源,人力資本也必須開始向新供給集中,新需求才可能被創造,從而擠壓老產業的生存空間,從根本上消除產能過剩。

教育政策,也必須回到 社會 需求與 社會 現實中,才會有不斷煥新的生命力。

參考資料:

《無人駕駛 汽車 概論》,作者:陳慧岩、熊光明、龔建偉,出版社:北京理工大學

https://mp.weixin.qq.com/s/7Hgn5OahgzUQh7AO0K3vvw

雷峰網#雷峰網#雷峰網

Ⅹ 美團網北京的面試經驗

美團網北京的面試經驗

職位類型:互聯網

面試地點:北京

招聘公司:美團網

本人碩士畢業,現在找工作中,之前有去面試美團網,所以把經驗告訴你們,希望對又想去美團網的同學有所幫助。

第一面:自我介紹和項目介紹

由於我研究生階段是關於計算機系統結構方面的研究,所以面試官也沒有什麼深究的問題。然後是演算法題目

1、如何快速在無序的數組中找到第K大的數

我提出了三種方案

⑴建立K個元素的最小堆,然後順次猜做掃描無序數組後面的元素,並與堆頂元素比較。時間復雜度還行

⑵利用快排排好序,然後找到第K大的數。這種思路顯而易見

⑶快排的變種,記錄標志元素小的個數,然後折半排序。貌似比較快

2.如何找出字元串中的最大迴文字串

我的思路

⑴建立兩個指針,一個指向字元串頭;一個指向字元串尾部;然後全掃描和排序;比如

「sdsds」

則從前到後:

S sd sds sdsds

從後到前:

S sd sds sdsd sdsds

然後按字母升序排序,統計字元串長度。顯然比較暴力

⑵其實將原字元串反轉,就是求兩個字元串最長公共字串

大概思路就是建立二維數組,然後掃描記錄

一面就結束了,然後二面,二面還是技術面

1.問我GPU的`問題,之前了解一些,所以回答還尚可

2.針對我專業是系統結構,讓我描述處理器從PC指穗此衡令寄存器開始到訪存成功之間的過程。我描術了半天,原來是讓我描述虛擬地址和物理地址的轉化

我寫說明地址轉化的數據結構,然後讓我設計快速轉換的體系結構和演算法。我說是索引表結構,然後問我設計幾級。我從工程學的角度回答了問題

3.最後問我TCP和IP協議

4.概率題目,扒嫌關於獨立隨機變數XY的聯合密度函數求解

這輪回答還不錯,進入第三輪面試。第三輪面試,面試官很和氣。給我水和食物,讓我放鬆狀態。

關於概率的題目,很開放的題目---「我當上國家主席的概率」我的解決方案三種

幾天後得到offer邀請,北京薪酬是22W ;但是因為怕累,就拒了!

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