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ADAS Algorithm Engineer - Lateral Control 智驾横向控制算法工程师
立即应聘

ADAS Algorithm Engineer - Lateral Control 智驾横向控制算法工程师

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
Eps
Esp
Lqr
Mpc
Pid
Qnx
Ros
单元测试

AI 估算 · 25k–45k

上海自动驾驶算法工程师薪资较高，该职位要求硕士及工业经验，属中级岗位，预期月薪在2.5-4.5万之间。

职位详情

关于这个职位

该职位负责奔驰自动驾驶横向控制算法的研发与量产落地，核心工作包括从轨迹规划到底盘控制的算法开发、集成与验证

你将与中德顶尖算法团队协作，推动数据驱动的控制系统迭代，解决底盘执行器相关的技术难题
适合热爱自动驾驶控制、有扎实C++和算法功底的工程师

最低要求

教育：车辆工程、机器人、电气工程或相关领域硕士

经验：机器人或ADAS/AD软件开发工业经验
ADAS功能开发经验（如LSS, ESS, NGA等）
熟悉自动驾驶控制算法（MPC, LQR, PID等）并有开发经验，了解前沿规划算法
有AD平台开发经验（ROS, Autoware, Apollo等）
具备Linux/QNX软件工程实践知识
特定知识：中文母语，英语流利，德语优先
精通C++和脚本语言（Python等）
有源码管理、单元测试、代码审查和问题跟踪系统经验
熟悉ADAS底盘控制接口（ESP, EPS等）
具备跨文化沟通能力
独立主动，愿意国内外出差进行系统测试

工作职责

方法及算法开发、集成与验证，重点关注驾驶和主动安全功能的车辆控制

从规划轨迹到底盘控制接口的量产车辆控制算法开发
建立并持续改进基于数据的开发框架，迭代优化控制系统
定义和维护底盘执行器功能及性能需求，包括前轮转向和后轮转向系统，分析并解决执行器相关问题，协调跨职能干系人
与内外部算法专家（主要在中国和德国）就自动驾驶和驾驶员辅助系统进行合作
与现场项目团队及德国对应团队、供应商就自动驾驶系统需求进行协作

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 奔驰品牌背书，平台稳定，项目量产导向，技术落地机会多
  • 与中德顶级算法团队合作，能接触前沿控制理论和工程实践
  • 薪资福利优厚，外企文化成熟，注重工作与生活平衡
  • 自动驾驶是行业热点，技能积累具有长期价值
  • 横向控制对安全性和舒适性要求极高，调试和验证工作复杂
  • 适合对车辆动力学和控制算法有浓厚兴趣，具备扎实C++和控制系统背景，愿意在全球化团队中协作并接受一定出差强度的技术型人才

缺点 / 挑战

  • 需频繁与德国团队跨时区协作，对沟通和时间管理有挑战
  • 技术深度需不断更新，算法迭代快，学习压力大

角色解读

  • 技术方向：从横向控制算法工程师发展为自动驾驶系统架构师，深入规划、控制、感知等多模块
  • 管理方向：积累项目经验后，可带领团队负责子系统或整个功能开发
  • 跨领域：结合底盘控制经验，可向整车动力学、线控底盘等领域拓展
  • 负责横向控制算法的研发，从轨迹规划到底盘执行器的全链路实现，确保车辆稳定、精准地跟随期望路径
  • 建立数据驱动的开发框架，利用实际道路数据持续优化控制系统性能
  • 与底盘团队协作，定义转向系统等功能需求，并解决执行器相关的问题
  • 与中德两地的算法专家和项目团队紧密合作，推动算法集成与量产落地
  • 扎实的控制理论基础，精通MPC、LQR、PID等经典及现代控制算法
  • 熟练使用C++和Python进行开发，熟悉Linux/QNX环境
  • 熟悉ADAS/自动驾驶开发平台，如ROS、Autoware、Apollo等
  • 具备跨文化沟通能力和独立工作能力，愿意出差进行实车测试

申请策略

  • 准备一段关于你过去控制项目的技术分享，展示问题分析与解决思路
  • 表达对奔驰自动驾驶愿景的理解，以及个人职业发展如何与之契合
  • 突出控制算法项目经验，特别是MPC、LQR等在实际车辆或仿真中的效果
  • 展示C++和Python的代码能力，可附上开源项目或GitHub链接
  • 强调ADAS/自动驾驶相关的实习或工作经历，尤其是与底盘控制相关的部分
  • 提及跨文化或国际合作经历，体现语言和沟通优势
  • 强化C++现代特性（C++17/20）和Python数据分析能力
  • 学习ROS2和Autoware等平台，动手搭建仿真环境进行控制算法验证

面试指南

  • STAR法则：情景、任务、行动、结果，清晰展示项目细节和个人贡献
  • 结构化的技术讲解：先从原理出发，再结合实际项目，最后总结关键决策
  • 展示工程思维：不仅讲算法，还要提及测试、验证、性能优化等环节
  • 请解释MPC的工作原理，并说明在横向控制中如何设计目标函数和约束条件
  • 描述一次你解决复杂控制问题的经历？你如何调试和验证算法？
  • 你如何理解横向控制与纵向控制的耦合？在实际项目中如何处理？
  • C++中智能指针的使用场景？你如何管理内存？
  • 你如何看待自动驾驶中安全与舒适性的平衡？

职位点评

76
综合评分

德企自动驾驶控制算法岗，技术前沿，成长性强，但需出差且WLB一般。

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
适合追求技术成长、希望深入自动驾驶控制算法核心的工程师，对工作生活平衡要求不高，且能接受国内外出差。
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85
工作生活60
使命价值70

薪资福利

80较高

奔驰作为头部德企，薪资福利具有竞争力，且有明确的年终奖和五险一金保障，但JD未具体说明数字，综合市场水准判断。

薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）

成长发展

85较高

该职位处于自动驾驶技术前沿，可深度接触控制算法和量产实践，成长空间大，但JD未明确提及晋升路径。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MPC、LQR、PID、ROS、Autoware、Apollo、ADAS、自动驾驶、底盘控制
业务类型profit_center

工作生活

60中等

要求频繁出差（国内外），工作模式为现场办公，未提及远程或弹性工时，工作强度可能较大，灵活性有限。

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

70中等

自动驾驶关乎交通安全与效率提升，具有社会价值，但JD未突出使命导向的表述，行业整体处于增长阶段。

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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