初速度
感知算法高级研发工程师
感知算法高级研发工程师
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自动驾驶
自动驾驶
Cuda
Paddlepaddle
Pytorch
Tensorflow
Tensorrt
深度学习
计算机视觉
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
自动驾驶头部企业核心算法岗，技术前沿且成长空间大，薪资竞争力强，但工作节奏可能较快。
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
4.5万
与自动驾驶中位数基本持平
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 200 个在招 · 其中自动驾驶 61 个
市场机会
选择面较广
北京 · 自动驾驶 · 约 170 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，解决复杂场景下的目标检测与识别问题
你需要根据应用场景和客户需求设计深度学习解决方案，并挖掘海量数据构建高效的数据自动标注系统，以推动自动驾驶算法的持续迭代与落地
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
熟练掌握Linux应用环境、有Shell脚本编程经验
熟悉Python/C++语言
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
- 处于自动驾驶这一前沿且极具潜力的赛道，技术壁垒高，能积累深厚的计算机视觉与多传感器融合经验
- 接触海量真实场景数据与顶尖算法，有利于在顶会发表论文或产出高价值技术成果
- 公司业务处于行业头部，技术落地场景丰富，算法成果能直接转化为量产产品
- 自动驾驶感知技术迭代极快，需要持续跟进最新学术前沿并保持高强度的学习
- 适合具有扎实深度学习基础、对自动驾驶充满热情，且具备较强代码落地能力与学术研究背景的算法工程师
缺点 / 挑战
- 解决长尾场景（Corner Cases）和复杂天气/光照条件下的感知难题具有较高技术挑战与工程难度
角色解读
- 从高级研发工程师向感知算法专家或技术架构师发展，负责核心算法模块的演进与突破
- 也可向技术管理方向转型，带领团队攻克自动驾驶感知领域的行业难题，推动技术商业化落地
- 研发基于深度学习的自动驾驶感知前沿技术，解决复杂场景下的目标检测、跟踪与识别问题
- 根据实际应用场景和客户需求，设计并提供定制化的深度学习算法解决方案
- 挖掘和处理海量真实道路数据，构建高效的数据自动标注系统以提升模型训练效率
- 扎实的深度学习理论基础，熟练掌握TensorFlow/PyTorch等主流框架及C++/Python编程
- 具备CUDA/TensorRT等AI加速库开发经验，能够进行模型优化与端侧部署
- 拥有计算机视觉、Lidar感知或多传感器融合感知的实际项目落地经验
申请策略
- 了解初速度在量产自动驾驶方面的“飞轮式”业务布局，准备针对其实际量产场景的算法优化思路
- 突出在计算机视觉、Lidar感知或融合感知方面的实际项目经验及量化落地成果
- 详细列出在CVPR/ICCV等顶会发表的论文或参与的国家级/省级科研项目
- 强调在CUDA/TensorRT等模型加速与部署优化方面的工程能力与性能提升数据
- 深入学习多传感器融合的前沿算法，如BEV感知、Transformer在3D视觉中的应用
- 提升C++工程化能力与模型端侧部署优化经验，缩小算法理论与工程落地的差距
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，重点突出技术难点、你的具体贡献以及量化的业务收益（如mAP提升、推理耗时降低）
- 对于算法原理问题，从数学推导、网络结构设计到工程实现进行全方位解答，展现理论与实践结合的能力
- 请详细介绍你参与过的最复杂的感知算法项目，遇到了哪些长尾问题及如何解决？
- 在模型部署与加速方面，你如何使用TensorRT或CUDA进行优化，提升了多少推理速度？
- 针对多传感器融合感知，你如何看待Camera与Lidar的优劣势及融合策略？
- 请分享一篇你发表的顶会论文的核心贡献，以及它在实际工程中的落地可能性
- 复习计算机视觉与3D感知的经典及最新论文（如BEVFormer、PointPillars等），掌握其核心思想
- 准备手撕代码环节，重点练习C++/Python数据结构与算法，以及深度学习框架的底层实现原理
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
自动驾驶头部企业的高级算法岗，薪资在技术市场中具有较强竞争力，能满足较高的物质回报期望。
薪资信号未披露（AI估算：3千–6万/月）
成长发展
90较高
处于自动驾驶前沿领域，鼓励顶会论文发表，技术成长空间极大，能接触到行业最前沿的感知技术。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、CUDA、TensorRT、计算机视觉、Lidar感知、融合感知
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，自动驾驶行业通常节奏较快，生活化动机满足程度一般。
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
85较高
致力于自动驾驶技术的研发与落地，推动智能出行发展，具有较高的社会价值与行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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