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资深感知算法工程师(Auto Labeling)
资深感知算法工程师(Auto Labeling)
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
Cuda
Lidar
Pytorch
Tensorflow
Tensorrt
深度学习
自动驾驶
计算机视觉
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
自动驾驶核心感知算法岗，技术前沿且成长空间大，薪资竞争力强，但工作强度与落地挑战较高。
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
4.8万
比计算机视觉工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
73 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 计算机视觉工程 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责研发基于深度学习的自动驾驶感知前沿技术，构建高效的数据自动标注系统，并根据应用场景提供深度学习解决方案
适合具备扎实计算机视觉和深度学习背景，致力于自动驾驶前沿技术落地的算法工程师
最低要求
计算机/数学/物理/电子工程/自动控制专业硕士及以上学历，AI相关研究方向
具有3-4年的深度学习平台研发经验
熟悉至少一种深度学习框架，如：TensorFlow，PyTorch，PaddlePaddle
具有CUDA/TensorRT或其它AI加速库开发经验
有lidar经验
工作职责
研发基于深度学习的自动驾驶感知前沿技术
根据应用场景和客户需求定义，提供深度学习解决方案
挖掘海量数据构建高效的数据自动标注系统
优先资格
有CVPR/ICCV/ECCV/ICRA/NeurIPS/ICLR等深度学习顶会上发表论文经验优先
有计算机视觉感知/Lidar感知/融合感知等自动驾驶感知研发经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于自动驾驶与人工智能前沿赛道，技术壁垒高
- 能接触海量数据与自动标注系统构建，积累核心工程与算法经验
- C轮后大型企业平台，项目落地场景丰富
- 自动驾驶感知技术迭代极快，需持续跟进顶会最新论文
- 算法落地对实时性和算力要求极高，底层加速优化难度大
- 适合具备扎实CV基础、有顶会论文或自动驾驶量产经验，且对底层算力优化感兴趣的算法人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从感知算法工程师向资深技术专家或自动驾驶感知架构师发展
- 也可向自动驾驶全栈算法或技术管理方向转型
- 研发自动驾驶感知前沿算法，利用深度学习处理海量数据并构建自动标注系统
- 结合客户需求落地深度学习解决方案
- 优化算法在CUDA/TensorRT等加速库上的性能
- 扎实的深度学习与计算机视觉基础，熟练掌握PyTorch/TensorFlow等框架
- 具备CUDA/TensorRT等底层加速库开发经验
- 熟悉Lidar及多传感器融合感知技术
申请策略
- 准备一份关于自动驾驶感知或自动标注系统的技术分享或代码开源链接，能大幅提升面试通过率
- 突出深度学习框架使用及CUDA/TensorRT加速优化的实际项目经验
- 详细列出在CVPR/ICCV等顶会发表的论文或参与的自动驾驶感知量产项目
- 提前熟悉TensorRT部署流程及Lidar点云处理算法
- 了解当前自动标注（Auto Labeling）的主流技术路线（如2D/3D融合标注）
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“问题定义-技术选型-底层优化-业务收益”的闭环
- 对于融合感知问题，强调对传感器特性、标定误差及时间同步机制的深刻理解
- 请介绍一个你主导的基于深度学习的感知算法优化项目，特别是加速库层面的优化
- 在构建自动标注系统时，如何处理海量数据中的长尾分布和噪声问题？
- Lidar与Camera融合感知中，你遇到过哪些时空同步或标定难题，如何解决的？
- 请简述TensorRT的优化原理及你在实际项目中的部署经验
- 复习深度学习经典模型及最新顶会论文（特别是3D感知和自动标注方向）
- 准备手写代码或算法推导，熟悉CUDA编程模型
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
85较高
自动驾驶核心算法岗，3-4年经验要求，薪资处于市场较高水平，但JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6万/月）
成长发展
90较高
处于自动驾驶前沿技术赛道，涉及深度学习、自动标注、底层加速等核心技术，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、CUDA、TensorRT、Lidar、计算机视觉
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，自动驾驶算法岗通常面临较高的项目交付压力，工作强度可能较大。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
自动驾驶技术旨在提升交通安全与效率，具有较高的社会价值与行业前景。
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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