奔驰
Intern_Auto Driving&Parking Integ Sys/行泊一体智驾系统实习生
Intern_Auto Driving&Parking Integ Sys/行泊一体智驾系统实习生
发布于 大约 14 小时前实习/见习
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
系统集成
LLM
自动驾驶
AI工具
问题分析
路测
AI 估算 · 4k–6k
上海地区自动驾驶实习生市场行情，结合奔驰品牌和岗位技术含量，预计月薪4000-6000元。
职位详情
关于这个职位
这是一个参与奔驰中国行泊一体智驾系统研发的实习机会
你将学习最新的自动驾驶P2P功能，参与系统级分析、路测执行和问题排查，积累AD集成与验证的实战经验，适合对自动驾驶技术有热情、希望进入汽车行业的学生
最低要求
Interest and understanding of autonomous driving function definition, technical stack and automotive system engineering
Solid logical thinking, analytical, and problem-solving skills, with a strong sense of responsibility and ownership
Ability to learn quickly and work proactively in a fast-paced, iterative development environment
Good communication and documentation skills on technical topics in both Chinese and English
Experience in autonomous driving or LLM research, or projects in the relevant domain (project, competition, internship...).
Experience using AI tools to improve work efficiency.
工作职责
Learn and understand MB P2P function requirements and use case
Support system-level analysis, breakdown, and execution based on new requirements
Participate in daily function road tests and summarize the test results and performance report
Support triage and analysis of issue data and troubleshooting
Join issue meetings and assist to drive issue resolution with relevant stakeholders
Reflect on and summarize findings about the P2P function and document them
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触奔驰顶级自动驾驶技术，学习行业领先的P2P系统集成和验证方法
- 参与完整的研发流程，获得从需求分析到路测再到问题闭环的实战锻炼
- 在跨国企业环境中工作，提升跨文化沟通与专业文档能力
- 实习周期长（6个月），能够深度参与项目，积累有说服力的项目经验
- 路测和问题排查可能存在较大的工作强度，需要适应现场和实验室灵活安排
- 该职位适合对自动驾驶技术有强烈好奇心、乐于动手实践、能快速学习并适应快节奏研发环境的车辆工程、计算机等相关专业硕士生
缺点 / 挑战
- 自动驾驶系统复杂度高，需要快速学习大量新知识和工具，初期上手有压力
- 作为实习生，可能需要独立承担部分责任，对自我驱动和问题解决能力要求较高
角色解读
- 深入掌握自动驾驶系统集成与验证全流程，成为该领域的项目骨干
- 积累汽车行业尤其是ADAS/AD研发的实战经验，为毕业后申请相关岗位奠定基础
- 表现优秀可获得内部转正机会，或向系统工程师、测试工程师等方向长期发展
- 学习并理解奔驰的P2P自动驾驶功能需求和用例，为系统级分析打下基础
- 支持系统级功能分解，参与新需求的分析与执行，帮助将设计转化为测试方案
- 参与日常路测，记录并总结测试结果和性能报告，推动问题复现与定位
- 协助问题分类与初步排查，参与问题会议，与相关方协作推动解决进度
- 对自动驾驶功能定义和技术栈（感知、规控、系统集成）有基本了解
- 具备较强的逻辑推理、分析问题和解决问题的能力，能系统性拆解复杂任务
- 快速学习能力和自驱力，能在快节奏的迭代环境中主动推进工作
- 中英文技术沟通能力，能清晰撰写文档和汇报测试结果
申请策略
- 深入了解奔驰的自动驾驶发展战略（如MB.OS、P2P路线图），在面试中展现对公司的热情
- 准备一个你解决复杂问题的技术故事，突出逻辑分析和主动推动的能力
- 突出自动驾驶、LLM或相关领域的项目、竞赛或实习经历，特别是系统集成或算法优化方面的经验
- 展示逻辑分析和问题解决的能力，可通过具体案例（如调试bug、优化性能）来体现
- 强调使用AI工具（如大模型、自动化脚本等）提升工作效率的实际应用
- 中英文技术文档或报告撰写能力，可附上相关作品或GitHub链接
- 复习自动驾驶基础架构，包括传感器、感知、规划控制及系统集成等知识
- 学习至少一种AI工具（如ChatGPT、Copilot）在工作流中的应用，提高效率
面试指南
- 对于技术理解类问题，采用“定义-挑战-解决方案”结构，先概括功能，再列出难点，最后说明思路
- 对于案例类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰展示你的角色、行动和量化成果
- 对于开放性问题（如如何排查故障），展示系统性思考，从数据收集、假设验证到定位根因，体现逻辑性
- 你对自动驾驶P2P功能的理解是什么？你认为实现行泊一体的关键挑战有哪些？
- 请举例说明你如何利用AI工具解决了一个实际问题，并提升了效率
- 在一次项目或比赛中，你遇到了一个难题，你是如何分析和解决的？
- 如果路测发现功能异常，你会如何从系统层面进行故障排查？
- 用英文简要介绍你过往的一个自动驾驶或相关项目
匹配度报告
70
综合匹配度
奔驰自动驾驶实习生，前沿技术栈与丰富学习机会，但薪资未披露且WLB一般。
适合人群
该职位最适合追求技术成长、对自动驾驶有热情，且能接受短期薪资不高、现场办公模式的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利50
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利匹配
50较低
实习薪资未明确，奔驰平台能提供品牌背书，但薪酬竞争力一般。
薪资信号未披露（AI估算：4K-6K/月）
成长发展匹配
90较高
项目涉及前沿自动驾驶技术，学习机会丰富，有明确的技能成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈自动驾驶、P2P、系统集成、LLM、AI工具
成长机会Learning Opportunities
业务类型ambiguous
工作生活匹配
60中等
要求每周4-5天现场办公，未提及弹性工作或加班信息，WLB一般。
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
80较高
自动驾驶行业处于高速增长期，项目创新性强，但社会影响力感知一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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