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ADAS Algorithm Engineer - Longitudinal Control 智驾纵向控制算法工程师
ADAS Algorithm Engineer - Longitudinal Control 智驾纵向控制算法工程师
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
Adas
Linux/Qnx
Lqr
Mpc
Pid
Ros
底盘控制
自动驾驶
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿智驾控制算法研发、技术成长极快、跨国协作挑战大、出差较多
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6.3万
比自动驾驶中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 180 个在招 · 其中自动驾驶 2 个
市场机会
选择面较广
上海 · 自动驾驶 · 约 190 个在招
职位详情
关于这个职位
负责智能驾驶纵向控制算法的开发、集成与验证，涵盖从规划轨迹到底盘控制的完整链路
建立数据驱动的迭代开发框架，定义并维护制动及动力总成等执行器功能需求，协调跨部门资源解决技术难题，并与中德团队紧密合作推进自动驾驶系统落地
最低要求
教育背景：车辆工程、机器人学、电气工程或相关领域的硕士学位
工作经验：
具备机器人或ADAS/AD软件开发工业经验
有ADAS功能（如AEB、ACC、NGA等）开发经验
熟悉自动驾驶中的控制算法（如MPC、LQR、PID等）并有开发经验，具备基础的前端规划知识
有AD平台（如ROS、Autoware、Apollo等）的实际开发经验
优先具备Linux/QNX软件工程实践经验
特定知识：
中文母语，英语流利，德语加分
精通C++编程及脚本语言（如Python）
熟悉源代码管理、单元测试、代码审查和问题跟踪系统
了解ADAS底盘控制接口（如ESP、EPS等）
具备跨文化沟通能力和多层级协作技巧
工作独立主动，愿意在中国境内及海外出差进行系统测试
工作职责
负责方法与算法的开发、集成和验证，重点聚焦于驾驶和主动安全功能的车辆控制
针对量产车型，开发从规划轨迹到底盘控制接口的车辆控制算法
建立并持续完善基于数据的开发框架，以迭代优化控制系统
定义并维护执行器（包括制动系统和动力总成系统）的功能与性能要求，分析赛道及路测中执行器相关问题的根本原因，协调跨职能利益相关者
与中国及德国相关的内部和外部算法专家合作，主要涉及自动驾驶和驾驶员辅助系统
与本地项目团队及德国对接团队和供应商协作，满足自动驾驶系统的需求
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处跨国车企核心研发体系，接触前沿智驾技术与真实量产项目
- 技术栈覆盖算法开发到实车验证全链路，综合能力提升显著
- 稳定的企业平台与完善的培训资源，利于长期职业发展
- 跨部门与跨国团队协同复杂，沟通成本与技术对齐难度大
- 量产车规级开发对代码质量、安全性与实时性要求极高
- 适合具备扎实控制理论基础、热爱实车调试且能适应跨国协作节奏的资深算法工程师
缺点 / 挑战
- 需频繁参与国内外路测与系统调试，出差频率较高
角色解读
- 纵向可深耕高阶自动驾驶控制算法专家或系统架构师
- 横向可拓展至横向控制、感知融合或整车系统集成方向
- 长期可向技术管理或跨部门项目负责人转型
- 负责智驾纵向控制（如ACC、AEB等）算法的研发、集成与实车验证
- 打通从上层轨迹规划到底盘执行器（ESP/EPS）的控制链路
- 搭建数据驱动的开发闭环，持续迭代优化控制策略
- 扎实的自动控制理论（MPC/LQR/PID）及数学建模能力
- 精通C++/Python，熟悉ROS/Autoware/Apollo等自动驾驶平台
- 了解车辆动力学、底盘线控技术及Linux/QNX嵌入式开发
申请策略
- 提前研究目标企业在纵向控制与底盘域控方面的技术路线
- 准备1-2个完整的算法开发-仿真-实车验证案例以备深度提问
- 突出ADAS/AD控制算法开发的具体项目成果与量化指标
- 强调C++/Python编程能力及ROS/Apollo等平台实战经验
- 展示底盘控制接口对接经验及Linux/QNX系统开发背景
- 深化模型预测控制(MPC)与车辆动力学耦合仿真能力
- 补充车规级软件流程(ASPICE)与功能安全(ISO 26262)知识
- 强化跨文化沟通与英文技术文档撰写能力
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目背景、个人职责、技术难点与最终结果
- 结合具体公式/代码片段说明算法选型依据与边界条件处理
- 强调安全冗余设计与实车验证数据支撑
- 请详细阐述你使用MPC/LQR解决实际车辆控制问题的思路与调参经验
- 如何在保证实时性的前提下优化C++控制算法的性能？
- 面对底盘执行器响应延迟或非线性特性，你的补偿策略是什么？
- 如何设计数据驱动的闭环来持续迭代控制模型？
- 复习经典控制理论与现代最优控制算法推导过程
职位点评
薪资福利75
成长发展92
工作生活45
使命价值80
薪资福利
75中等
跨国车企提供具有市场竞争力的薪酬与完善福利，但JD未明确薪资范围，整体稳定性与保障较强。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–8.0万/月）
成长发展
92较高
岗位直接参与前沿自动驾驶纵向控制算法研发，技术栈先进且具备完整的算法迭代与实车验证机会，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MPC、LQR、PID、ROS、Autoware、Apollo、C++、Python、ADAS、底盘控制
业务类型profit_center
工作生活
45较低
明确要求出差进行系统测试，且涉及跨国团队协同与实车调试，工作节奏可能较紧凑，WLB相对受限。
工作模式未明确
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
80较高
致力于开发主动安全与自动驾驶功能，直接提升道路出行安全与效率，社会价值与行业使命感强。
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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