虹软科技
27届校招提前批-智能驾驶深度学习算法工程师
27届校招提前批-智能驾驶深度学习算法工程师
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
计算机视觉工程
全景分割
深度估计
深度学习
目标检测
行人检测
计算机视觉
语义分割
车辆检测
车道线识别
AI 估算 · 20k–30k
硕士校招，智能驾驶热门方向，杭州地区，结合公司规模和行业水平，薪资具竞争力。
职位详情
关于这个职位
该岗位是虹软科技27届校招提前批，专注于智能驾驶场景下的深度学习算法研发
你将参与车道线识别、车辆行人检测、深度估计、全景分割等前沿视觉感知算法的设计与优化，并有机会接触模型部署与工程化
适合对计算机视觉和自动驾驶有强烈热情、具备扎实机器学习基础的硕士及以上学历同学
最低要求
硕士及以上学历，模式识别、图像处理、机器学习、数学等相关方向
熟悉理解目标检测、分割、跟踪、分类等算法，至少在某一方面有深入了解和实践
对机器学习有强烈热情，及时跟进最新动态，并能快速重现论文
学习能力较强，有钻研精神，能结合传统方法快速解决实际场景问题
工作职责
道路场景视觉感知算法研发，包括车道线识别、车辆检测、行人检测、交通标志检测、深度估计、全景分割、行为预测等领域
设计并构建实验数据
算法层面的优化、定制化
D/3D深度学习检测模型开发
优先资格
有车端部署c/c++工程经验优先
对机器学习中数据设计有深入理解者优先
有车载相关领域经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 智能驾驶是当前热门赛道，技术前景广阔，积累的经验具有高市场价值
- 虹软科技在计算机视觉领域技术积累深厚，能接触工业级视觉算法全流程
- 校招岗位提供系统培养，可快速提升工程与科研能力
- 杭州互联网氛围浓厚，生活与工作平衡度较好
- 算法研发对数学和前沿论文追踪能力要求高，需要持续学习
- 车端部署涉及工程优化，需要掌握C/C++和嵌入式知识，有一定跨领域门槛
- 适合对计算机视觉与自动驾驶有强烈兴趣、具备扎实算法基础、愿意深入工程实现并持续学习的硕士及以上学历求职者
缺点 / 挑战
- 自动驾驶行业竞争激烈，工作节奏可能较快，需适应项目压力
角色解读
- 技术方向：从算法工程师逐步成长为视觉感知领域的专家，主导核心算法研发
- 管理方向：积累项目经验后可向技术负责人或团队Leader发展，带领小组攻克难题
- 跨领域发展：掌握自动驾驶感知技术后，可拓展至规划控制、仿真等相邻领域
- 负责自动驾驶场景中的视觉感知算法研发，包括车道线识别、车辆/行人检测、交通标志识别等核心模块
- 设计和构建训练数据集，进行数据增强与标注优化，提升算法泛化能力
- 参与2D/3D深度学习检测模型的开发与部署，优化算法在车端设备的运行效率
- 跟踪学术界最新进展，快速复现前沿论文并将其应用于实际业务中
- 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉目标检测、分割、跟踪等主流算法
- 熟练使用PyTorch/TensorFlow等框架，能独立进行模型训练与调优
- 具备C/C++编程能力，了解模型量化、剪枝等部署优化方法者优先
- 对计算机视觉有深入理解，有相关项目或竞赛经验者加分
申请策略
- 提前了解虹软科技在智能驾驶领域的产品与技术方向，在面试中展现匹配度
- 准备1-2个深度项目进行详细介绍，包括问题、方案、实验结果与思考
- 突出计算机视觉相关项目经验，特别是目标检测、分割、跟踪等方向
- 展示论文复现、竞赛获奖或开源贡献，体现科研与工程能力
- 强调C/C++编程经验，如有嵌入式或模型部署经历请重点提及
- 附上GitHub链接或技术博客，证明技术热情与持续学习能力
- 系统复习目标检测（如YOLO、Faster R-CNN）、语义分割（如DeepLab）等经典模型
- 学习模型部署工具如TensorRT、ONNX Runtime，并实践一个简单的部署项目
面试指南
- STAR法则：阐述项目背景、任务目标、采取的技术方案、最终成果与个人贡献
- 对比分析法：当比较不同模型或方法时，从精度、速度、参数量、部署难度等维度对比
- 工程思维：回答部署优化问题时，结合模型剪枝、量化、知识蒸馏、TensorRT等具体技术
- 请详细介绍你参与过的计算机视觉项目，包括技术选型、模型性能提升的方法
- 如何提高目标检测模型在车端设备上的推理速度？请列举具体优化手段
- 你对Transformer在视觉领域的应用有何了解？请比较CNN与Transformer的优缺点
- 如果给你一个自动驾驶场景的感知任务，你会如何设计数据采集与标注策略？
- 请解释一下Focal Loss的原理，并说明其在目标检测中的作用
职位点评
72
综合评分
前沿自动驾驶视觉算法岗，技术成长极高，薪资中等偏上，WLB未明确。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合追求技术成长、愿意投入时间和精力掌握前沿技能，对工作弹性要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
杭州校招硕士薪资处于市场中等偏上水平，且虹软作为上市公司福利体系较完善，但JD未明确薪资和具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
90较高
该岗位聚焦前沿智能驾驶技术，能深入接触计算机视觉核心算法和工程部署，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、目标检测、语义分割、车道线识别、深度估计、全景分割、行为预测、C++、模型部署
成长机会及时跟进最新动态，并能快速重现论文
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
要求现场办公，未提及弹性工时或远程选项，技术岗可能有一定节奏压力，WLB信号不明。
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
智能驾驶是高速增长赛道，技术本身具有一定的社会价值，但JD未强调使命感或社会影响。
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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