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ADAS Algorithm Enginner – Plan & Control Evaluation 智驾归控评测算法工程师
立即应聘

ADAS Algorithm Enginner – Plan & Control Evaluation 智驾归控评测算法工程师

发布于 大约 1 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Adas
Ai Agent
L2/L2+
Ros
数据驱动
自动驾驶
规划控制算法
评测框架

AI 估算 · 35k–55k

上海外企高级工程师，ADAS技术门槛高，薪资水平中上，参考市场行情。

职位详情

关于这个职位

作为奔驰ADAS智驾归控评测算法工程师，你将负责设计和维护自动驾驶性能评估框架，开发场景化的评估模块，并利用AI Agent技术提升开发效率

该职位需要深厚的规划控制算法背景和跨团队协作能力，适合希望在自动驾驶评测领域深耕的工程师

最低要求

Education:

车辆工程、计算机科学、机器人、电气工程、自动化或相关领域硕士学位
Experience:
年以上自动驾驶、ADAS或机器人领域工作经验
具有ADAS/AD领域（尤其是规划算法）经验者优先
理解L2/L2+功能场景和常见评估指标
熟悉数据处理和分析流程
有数据驱动开发、参数调整或应用机器学习经验
有AD栈模块（BEV感知、基于学习的规划、端到端模型）实战经验者优先
日常活跃使用AI编码助手（Cursor, Claude Code, GitHub Copilot等）
曾为实际业务任务构建或编排AI Agent工作流
强大的跨团队协作和沟通能力
能有效与供应商和内部多个利益相关者合作
熟悉C++和Python编程
熟悉ROS编程及相关工具使用
乐于分享知识，自我激励，能够以积极、勤奋、乐观的态度影响和领导团队
Specific Knowledge:
精通汽车电子行业系统、流程、标准和工具链
对汽车产品和技术的发展趋势有深入理解和见解
精通规划与控制算法
精通AD软件开发流程
良好理解ADAS功能设计
良好理解整车E/E架构
良好理解CP和AP AutoSAR
流利英语，德语是加分项

工作职责

评估框架开发：设计、构建和维护基础的ADAS性能评估框架，例如数据预处理模块、任务调度引擎和报告生成组件

性能评估器开发：为L2、主动安全、NGA子场景开发特定场景的评估器模块
开发基于规则的评估器作为基线，利用收集的现场数据进行数据驱动的参数调整迭代，构建可复用的数据驱动工具，最终交付基于模块的综合评估器
开发重构评估开发流程和协作模式的代理/技能，提升生产力和沟通效率
通过Gold Sample管理和回放流水线（开环和闭环场景）进行评估，涵盖数据选择、版本比较和回归验证
报告与前端基础设施：为复杂评估和分析开发任务触发和结果可视化前端系统
支持主要发布门控报告和次要版本评估报告的自动生成，以及日常运营
AI/Agent工具链：利用AI、技能和代理技术转变开发工作流和工具（例如Scrum Master自动化），使跨职能团队能够快速上手进入开发生态系统
非算法团队赋能：基于AD栈代码，为系统工程师和验证团队开发代理驱动工具（例如由测试数据驱动的快速调试工具）
提供SWE56测试工具和平台支持

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 加入奔驰这样的一流车企，接触前沿的自动驾驶技术和国际化团队
  • 职位涉及评估体系从0到1的搭建，能够积累系统化的评测方法论
  • 数据驱动和AI Agent方向是当前行业热点，有助于提升技术视野
  • 薪资福利有竞争力，职业发展空间广阔
  • 工作内容跨领域（算法、系统、工具链），要求较强的综合能力
  • 技术迭代快，需要持续学习新工具和方法
  • 适合有3年以上自动驾驶经验，对评测和量化分析充满热情，善于编程并乐于使用AI工具提升效率的工程师

缺点 / 挑战

  • 评测工作需与多个团队协作，沟通成本较高

角色解读

  • 技术方向：成为ADAS评测领域的专家，主导复杂评估体系设计
  • 管理方向：担任技术负责人或团队领导，带领项目组推进评测能力
  • 跨界发展：转向自动驾驶算法开发或系统架构，利用评测经验深入理解系统行为
  • 设计并维护ADAS性能评估框架，包括数据预处理、任务调度和报告生成
  • 开发针对特定场景的评估模块，并通过数据驱动的方式优化评估标准
  • 利用AI Agent技术重构开发流程，提升团队协作和效率
  • 为非算法团队提供代理驱动工具，支持快速调试和系统验证
  • 深厚的规划控制算法知识，理解L2/L2+功能和评估指标
  • 精通C++和Python编程，熟悉ROS及相关工具
  • 具备数据驱动开发经验，能够使用AI编码助手和Agent工作流
  • 优秀的跨团队沟通能力，能有效协调内外部资源

申请策略

  • 在简历或求职信中强调你对评测工作的热情和系统化思维
  • 提前了解奔驰ADAS的产品路线，结合自身经验说明你能带来的价值
  • 突出自动驾驶领域的工作经验，特别是规划控制算法或评测相关项目
  • 展示使用AI编码助手（如Cursor、Copilot）或构建Agent工作流的具体案例
  • 强调数据驱动开发的成果，如参数调优、回归验证等
  • 列出个人技术博客或开源贡献，体现技术影响力
  • 深入学习AI Agent框架（如LangChain、AutoGPT）并实践应用
  • 加强ROS2和现代C++技能，熟悉汽车行业工具链（如AutoSAR）

面试指南

  • 对于开放性问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果
  • 技术性问题要结合具体项目，突出方案设计、挑战和量化成果
  • 协作类问题强调沟通方法论，如定期同步、优先级对齐
  • 请描述一个你设计过的自动驾驶评估框架，包括数据处理、指标选择和报告输出
  • 如何利用数据驱动方法优化基于规则的评估器？请举例说明参数调整过程
  • 你使用过哪些AI Agent工作流？如何将其应用于实际业务？
  • 如何处理跨团队协作中涉及的多方需求冲突？
  • 谈谈你对L2+功能场景的评估指标的理解，包括优缺点

职位点评

77
综合评分

奔驰外企、技术前沿、AI驱动、薪资优厚，但工作模式传统，成长性强。

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。

更适合这类人
最适合重视技术成长和发展机会的求职者，愿意投入精力学习前沿技术，对WLB要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值65

薪资福利

80较高

奔驰作为外企巨头，薪资具有竞争力，福利完善，稳定性高。JD中未明确薪资，但行业地位决定了补偿性较好。

薪资信号偏高 (35K-55K/月)

成长发展

90较高

职位涉及前沿自动驾驶评测和AI Agent技术，学习曲线陡峭，成长空间大。JD明确要求数据驱动开发和AI工具使用，发展性极强。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈ADAS、规划控制算法、AI Agent、数据驱动、ROS、C++、Python
业务类型ambiguous

工作生活

60中等

上海办公地点核心地段，但JD未提及灵活工作安排或WLB，可能以现场办公为主，生活化满足度一般。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

65中等

汽车行业稳定，但评测岗位的直接社会影响力有限，更多是技术支撑角色。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术

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