初速度
资深端到端算法工程师
资深端到端算法工程师
发布于 6 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
Deep Generative Model
End2End Deep Learning
End2End Planning
强化学习
智能辅助驾驶
深度学习
计算机视觉
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿端到端自动驾驶算法岗，技术成长空间极大，薪资竞争力强，但工作节奏与WLB未明确。
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
5万
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
18 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 自动驾驶 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责端到端深度学习算法的设计、模型训练与评测，致力于提升智能辅助驾驶在无高精地图场景下的导航性能与安全性
你需要结合计算机视觉、强化学习等技术，优化模型对道路结构的认知，推动自动驾驶产品的落地与迭代
最低要求
计算机、机器学习、人工智能、机器人等相关专业，熟练使用 C/C++、Python，有良好的数据结构和算法基础
有扎实的数学基础，对深度学习领域的经典方法、最新进展有一定了解
工作职责
参与End2End Deep Learning 算法设计、模型训练、评测构建等相关工作
参与算法研究工作，增强模型对道路结构认知的能力，提升高速/城市无高精度地图下，智能辅助驾驶产品的导航性能，以及行驶安全性、合规性、舒适性
优先资格
具有End2End Planning，CV，Deep Generative Model，Imitation Learning，Image-based Reinforcement Learning等研发经历者优先
有ACM等编程比赛获奖经历的优先
有复杂系统工程经验、优秀开源项目研发经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于自动驾驶行业核心赛道，端到端大模型是当前行业最前沿、最具潜力的技术方向
- 公司融资阶段成熟，能提供丰富的算力资源与量产落地机会
- 端到端算法属于前沿探索，技术迭代极快，需要持续跟进最新论文并保持高强度的研究状态
- 适合对自动驾驶充满热情、具备扎实深度学习基础且喜欢攻克复杂技术难题的算法极客
缺点 / 挑战
- 能够接触到无高精地图下的城市/高速领航等复杂场景，技术挑战大，个人能力成长极快
- 自动驾驶对安全性要求极高，模型在长尾场景下的表现优化难度大，面临较高的技术压力
角色解读
- 可向自动驾驶算法专家、首席科学家方向深耕，成为端到端自动驾驶领域的顶尖技术人才
- 也可转型为算法团队技术负责人，带领团队攻克复杂系统工程难题
- 负责端到端深度学习算法的设计与模型训练，构建完善的评测体系
- 研究并优化模型对道路结构的认知能力，提升无高精地图场景下智能辅助驾驶的导航、安全与舒适性能
- 扎实的计算机与数学基础，精通C/C++和Python，具备优秀的数据结构与算法能力
- 深入理解深度学习经典方法与前沿进展，熟悉端到端规划、计算机视觉、生成模型及强化学习等技术
申请策略
- 提前了解初速度在无图智驾方面的技术路线和产品落地情况，面试时展现对公司业务的深刻理解
- 重点突出在端到端规划、计算机视觉、模仿学习或强化学习相关的项目经验及落地成果
- 展示扎实的编程能力，如有ACM获奖经历或知名开源项目贡献，务必放在显眼位置
- 强调在复杂系统工程中的实际贡献，体现从算法设计到工程落地的全链路能力
- 深入学习端到端自动驾驶的最新论文，了解行业前沿动态与网络架构设计
- 提升C++工程化能力，确保算法模型能够高效部署到车端计算平台
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，按照情境、任务、行动、结果的框架清晰阐述，重点突出行动中的技术深度和结果中的量化收益
- 原理+实践：回答算法原理时，先讲清楚数学推导和核心思想，再结合自己实际项目中的调参、优化或工程落地经验进行补充
- 请详细介绍你参与过的端到端自动驾驶或相关深度学习项目，你在其中解决了什么核心难题？
- 在无高精地图的情况下，如何通过视觉或端到端模型提升城市复杂路口的导航与安全性？
- 请现场推导或解释某个深度学习经典算法（如Transformer、Diffusion Model）的底层原理
- 面对长尾场景（Corner Case），你在模型训练或数据闭环中有什么优化经验？
- 复习深度学习基础，并准备1-2个自己最熟悉的端到端或规划算法的底层细节与推导过程
- 了解初速度最新的量产车型合作情况及其无图智驾方案的技术特点
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
资深算法岗在自动驾驶行业薪资具有较强竞争力，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：3.5千–6.5万/月）
成长发展
90较高
端到端自动驾驶是当前AI与汽车交叉领域最前沿的方向，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈End2End Deep Learning、C/C++、Python、End2End Planning、CV、Deep Generative Model、Imitation Learning、Image-based Reinforcement Learning
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与加班情况，自动驾驶研发通常节奏较快，WLB情况无法明确判断。
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
80较高
推动智能辅助驾驶落地，提升行驶安全性与舒适性，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
使命信号提升高速/城市无高精度地图下，智能辅助驾驶产品的导航性能，以及行驶安全性、合规性、舒适性
创新程度开拓性创新（行业首创）
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