虹软科技
车载目标检测算法工程师
车载目标检测算法工程师
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
计算机视觉工程
3D视觉
Detr
Pytorch
Tensorflow
Yolo
点云处理
目标检测
AI 估算 · 25k–45k
杭州上市AI公司，算法岗要求硕士+实战经验，薪资具市场竞争力，全年16薪。
职位详情
关于这个职位
该职位负责车载4D标注中的目标检测与跟踪算法，通过预刷大模型提供真值以替代人工标注
你将优化全要素、全场景的自动化标注链路，助力自动驾驶感知数据生产效率提升
适合对三维视觉和检测跟踪算法有深入研究的工程师
最低要求
计算机、人工智能、机器学习、应用数学等相关专业，硕士及以上学历
熟练掌握 C/C++ 和 Python，具备扎实的算法和数据结构基础
熟练掌握三维视觉基础理论（如多视图几何、3D 投影模型、点云处理等）
熟悉各种检测模型，不限于YOLO, DETR
了解主流Object Tracking框架和原理
熟练使用至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 或 MXNet），并具备实际项目经验
具有良好的编程习惯、文档撰写能力，以及优秀的团队协作和沟通表达能力
工作职责
负责车载4d标注中目标检测、跟踪预刷大模型，提供预刷真值用于人工标注
负责OD整体链路算法，持续优化算法，实现全要素、全场景的自动化标注，替代人工
优先资格
在目标检测领域发表高质量论文，或拥有开源项目经验
有车载真值车数据自动化标注项目经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 车载AI是高速增长赛道，技术积累具有长期价值
- 虹软科技是上市大厂，平台稳定，算法资源丰富
- 车载项目对准确性和实时性要求高，调试和迭代周期可能较长
- 适合算法基础扎实、对自动驾驶标注方向有热情、愿意在技术深度上持续钻研的工程师
缺点 / 挑战
- 工作内容涉及前沿的预刷大模型和自动化标注，技术挑战性强
- 对三维视觉和检测跟踪算法要求较高，需要扎实的理论和工程能力
- 自动标注替代人工的目标下，算法精度和效率需持续优化，压力较大
角色解读
- 可向自动驾驶感知方向专家发展，负责更复杂的多模态感知融合
- 也可转向算法预训练、自动标注工具链架构设计等方向
- 积累项目经验后，可晋升为技术团队负责人或算法架构师
- 负责车载4D标注中的目标检测与跟踪算法研发，利用大模型预刷真值以降低人工标注成本
- 持续优化OD（Object Detection）整体链路，实现从原始数据到全要素、全场景的自动化标注
- 与标注团队、感知算法团队协作，确保预刷真值的准确性和覆盖度
- 精通C++和Python，具备扎实的算法与数据结构基础
- 深入理解三维视觉理论，包括多视图几何、3D投影和点云处理
- 熟悉YOLO、DETR等检测模型及主流跟踪框架，能进行改进与调优
- 熟练使用PyTorch或TensorFlow等框架，有实际项目经验
申请策略
- 研究虹软车载业务的公开资料，面试时展现对自动标注场景的理解
- 准备一个从0到1的检测算法项目讲解，突出难点和解决方案
- 突出目标检测或跟踪相关的项目经验，最好涉及3D检测或点云
- 强调熟练掌握C++和Python，以及PyTorch等框架的实际应用
- 如果有论文或开源项目贡献，务必列出，尤其是检测领域
- 复习三维视觉核心概念，如视差、点云配准、BEV感知等
- 动手复现YOLO、DETR等模型，并尝试改进
- 了解主流自动标注框架（如Scale AI、SegFormer）的设计思路
面试指南
- 回答应结合具体项目经验，先概述问题背景，再说明采用的方案和原因，最后展示结果或思考
- 对于技术问题，清晰定义概念，举例说明
- 请介绍你做过的一个目标检测项目，包括模型选择、优化过程和最终效果
- 如何评估自动标注生成的真值质量？有哪些指标？
- 解释多视图几何中的基础矩阵和本质矩阵的区别
- 比较YOLO和DETR的异同，以及各自适用场景
- 如何处理点云中的稀疏性和遮挡问题？
- 复习三维视觉基础，特别是多视图几何和点云处理
职位点评
71
综合评分
上市大厂、前沿算法岗位，薪资不错但工作地点固定、WLB信息不明。
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
适合追求技术成长和前沿领域的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展88
工作生活40
使命价值70
薪资福利
75中等
上市大厂，薪资水平较高，福利完善，但未明确薪资结构，整体补偿性一般偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
88较高
前沿技术方向，涉及大模型预刷和自动化标注，技能成长空间大，有论文和项目积累机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈目标检测、大模型、4D标注、3D视觉、YOLO、DETR
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，杭州科技园区通勤可能较远，生活化动机满足度较低。
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
自动驾驶是高速增长赛道，对社会出行效率和安全有正向意义，但JD未强调使命感，意义感中等。
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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