小马智行
定位算法实习生 - GNSS方向
定位算法实习生 - GNSS方向
发布于 大约 2 个月前实习/见习
广州市 / 北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
软件工程
GNSS
PVT
IMU
图优化
Ceres
Rtk
组合导航
滤波
AI 估算 · 4k–8k
实习薪资通常较低，但小马智行为自动驾驶头部公司，薪资有竞争力，且岗位技术难度高，预计在4-8k/月。
职位详情
关于这个职位
该实习岗位专注于GNSS定位算法的研发与优化，包括PVT、RTK以及GNSS/INS紧组合融合算法
你将参与定位性能的分析与评估，并有机会接触到手机量产项目
适合对高精度定位技术有浓厚兴趣、具备扎实C++和算法基础的在校学生
最低要求
熟练掌握GNSS定位理论，熟悉PVT，RTK等定位算法，包括GNSS模糊度固定，大气误差建模，抗差算法等
熟悉IMU工作原理与误差模型以及组合导航原理
深入理解滤波，图优化等算法理论，熟练使用ceres、Eigen等工具库
具有丰富的C++开发经验和较强的工程化能力
工作职责
参与GNSS定位算法（PVT， RTK）研发
参与GNSS/INS紧组合融合算法研发
参与定位性能的分析，评估与优化
优先资格
有手机项目量产经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触自动驾驶核心定位技术，技能积累价值高
- 小马智行为行业头部公司，平台和资源优秀
- 有机会参与手机量产项目，实战经验丰富
- 技术难度高，需要扎实的理论和编程功底
- 适合对高精度定位技术有强烈兴趣、具备扎实算法和C++基础的在校学生，尤其是希望进入自动驾驶领域的求职者
缺点 / 挑战
- 实习期可能面临较大的学习压力和工作强度
- 竞争激烈，对候选人的要求较高
角色解读
- 可向高级定位算法工程师发展，负责核心算法模块
- 可转向自动驾驶系统集成或传感器融合方向
- 积累量产经验后，可成为技术专家或团队负责人
- 参与GNSS定位算法（PVT、RTK）的研发，实现高精度定位功能
- 参与GNSS/INS紧组合融合算法的研发，提升定位鲁棒性
- 负责定位性能的分析、评估与优化，解决实际场景中的定位问题
- 扎实的GNSS定位理论基础，熟悉PVT、RTK等算法
- 熟悉IMU工作原理和组合导航原理
- 深入理解滤波和图优化算法，熟练使用ceres、Eigen等库
- 丰富的C++开发经验和工程化能力
申请策略
- 关注小马智行的技术博客和开源项目，了解其技术栈
- 在面试中展示对定位算法的深入理解和解决实际问题的能力
- 突出GNSS相关项目经验，如RTK、PVT算法实现
- 强调C++编程能力和工程化项目（如使用ceres、Eigen）
- 如有组合导航或IMU相关经历，重点展示
- 提及任何量产或实际落地经验，尤其是手机项目
- 复习GNSS定位理论，特别是模糊度固定和误差建模
- 练习C++编程，熟悉ceres和Eigen库的使用
面试指南
- 对于算法原理问题，先概述核心思想，再分步骤详细说明
- 对于项目经验问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）
- 对于工程问题，强调你的解决思路和权衡取舍
- 请解释RTK定位的原理和关键步骤
- 如何实现GNSS/INS紧组合？请描述算法流程
- 你如何使用ceres进行图优化？请举例说明
- 如何处理GNSS信号遮挡或多径效应？
- 请描述一个你参与过的C++项目，并说明你的贡献
匹配度报告
65
综合匹配度
自动驾驶头部公司实习，前沿技术栈，成长空间大，但薪资和WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长和行业前沿的求职者，对薪资和WLB要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利40
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利匹配
40较低
实习薪资相对较低，但小马智行品牌价值高，福利可能包括餐补等，但JD未明确，补偿性动机满足有限。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展匹配
90较高
岗位涉及前沿的自动驾驶定位技术，技能成长空间大，有机会参与量产项目，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GNSS、RTK、PVT、IMU、组合导航、滤波、图优化、ceres、Eigen、C++
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
实习通常要求现场办公，地点在一线城市，通勤可能不便，WLB未提及，生活化动机满足一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
80较高
自动驾驶是高速增长赛道，对社会交通有积极影响，但JD未明确使命感，意义感动机满足较高。
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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