科大讯飞
端到端感知算法
端到端感知算法
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
合肥市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
控制策略
车辆工程
C-NCAP
感知算法
AEB
Aes
Meb
I-Vista
AI 估算 · 25k–35k
知名上市AI公司，合肥薪资水平中等，算法岗位需求旺盛，经验要求硕士1年+，薪资竞争力较强。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责智能驾驶感知算法的开发与优化，包括法规需求拆解、功能逻辑开发、测试用例优化等
你将参与AEB/MEB/AES等核心算法的设计，并与团队合作提升系统性能，适合有1年以上相关经验的硕士及以上学历候选人
最低要求
硕士及以上学历，车辆工程类、控制类、自动化类等专业
熟悉C-NCAP、E-NCAP、I-VISTA等法规
熟练使用C/C++进行软件开发
工作职责
依据法规需求，拆解感知、融合、执行器等各模块需求
依据需求场景，进行目标筛选逻辑、功能触发逻辑等模块的开发
依据法规测试用例，优化各模块问题，满足得分需求
依据道路测试结果，优化各模块问题，满足误触发率要求
优先资格
有1年以上AEB/MEB/AES算法设计和控制策略开发相关经验者
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 科大讯飞为AI龙头企业，平台资源丰富，技术积累深厚
- 涉及前沿的智能驾驶安全算法，技术含量高，职业发展空间大
- 参与行业标准法规项目，提升专业认可度
- 对法规细节和工程实现要求严格，学习曲线较陡
- 合肥相比一线城市，同类型岗位选择较少
- 适合有自动驾驶或ADAS背景、热衷于钻研安全法规和算法优化的技术型人才，尤其喜欢在成熟平台深耕的人
缺点 / 挑战
- 需要持续优化以通过严苛测试，工作压力可能较大
角色解读
- 可向高级感知算法工程师或技术专家发展，深耕自动驾驶安全领域
- 有机会转向系统架构师或技术管理岗位，领导团队
- 通过积累法规和场景经验，可拓展至全栈自动驾驶系统开发
- 根据法规（如C-NCAP）拆解智能驾驶各模块需求，确保产品合规
- 开发目标筛选、功能触发等逻辑模块，实现AEB/MEB/AES等安全功能
- 根据测试用例和道路测试结果，优化算法以减少误触发并提高得分
- 与感知、融合、执行器团队协作，解决系统级问题
- 熟练掌握C/C++编程，用于算法实现和优化
- 深入了解车辆安全法规（C-NCAP, E-NCAP, I-VISTA），能指导设计
- 具备自动紧急制动（AEB）等算法设计和控制策略开发经验
- 熟悉自动驾驶感知系统架构及问题排查
申请策略
- 了解科大讯飞在智能汽车领域的业务布局，可在面试中展示产业认知
- 准备一个完整的AEB开发案例，从需求到测试的流程
- 突出AEB/MEB/AES等相关项目经历，包括算法设计、代码实现和测试结果
- 强调对C-NCAP等法规的理解和应用案例
- 展示C/C++编程能力和工程优化经验，如内存管理、实时性优化
- 系统学习C-NCAP 2024等最新法规，了解评分细则
- 熟悉Autoware、Apollo等开源框架中的感知与规划模块
- 补强控制理论或车辆动力学知识，提升跨学科理解
面试指南
- STAR法则：先说明场景和任务，再阐述行动和结果
- 对比方案：分析不同技术路径的优劣，体现思考深度
- 数据驱动：用具体指标（如误触发率、测试得分）来支撑观点
- 请简述AEB系统的工作流程和关键算法模块
- 如何根据C-NCAP得分要求设定目标和召回率？
- 描述一次你处理误触发问题的经历及优化策略
- C++中如何保证实时性？请举例说明
- 复习AEB常见的雷达/视觉融合算法和逻辑
匹配度报告
70
综合匹配度
成熟大厂、前沿算法、高成长性，但工作节奏和WLB不确定。
适合人群
最适合看重技术成长和发展前景的求职者，愿意为前沿领域付出较多精力。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
薪资在市场水准之上，且公司福利完善，但JD未明确具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：25K-35K/月）
成长发展匹配
85较高
技术前沿性强，涉及自动驾驶核心安全算法，成长机会多，但JD未提晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、AEB、C-NCAP、感知算法
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公在合肥科技园，无明确WLB信息。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
智能驾驶安全有社会价值，但JD未强调使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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