初速度
资深预测算法工程师/架构师
资深预测算法工程师/架构师
发布于 5 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
图神经网络
强化学习
时序模型
深度学习
自动驾驶
轨迹预测
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，技术前沿且极具挑战，薪资竞争力强，但量产落地压力较大。
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
6万
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
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
该职位主要负责自动驾驶场景下交通参与者的行为与轨迹预测算法研发，涉及算法设计、实车验证及量产落地
要求具备深厚的深度学习与数学基础，有相关顶会论文或竞赛经历者优先
最低要求
计算机、机器人、自动化等相关专业，熟练使用 C/C++、Python，有良好的数据结构和算法基础
有深度学习算法背景，和扎实的数学基础
工作职责
负责研发交通参与者（行人/自行车/机动车等）的行为预测和轨迹预测算法
负责算法的设计、实现与离线/实车验证
负责算法的评测，数据流等基础设施的搭建和维护
负责对接内外部项目交付，将预测算法量产落地
优先资格
有轨迹预测相关算法（时序模型，图神经网络，Deep Generative Model/Deep Reinforcement Learning等）研发经历的优先
有计算机领域顶会学术论文发表的优先
有ACM等比赛获奖经历的优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于自动驾驶核心算法领域，技术壁垒高，行业前景广阔
- 能参与算法从研发到量产落地的全链路，积累极具竞争力的工程与算法经验
- 公司处于C轮后且规模较大，平台资源与数据优势明显
- 量产落地涉及大量实车验证与工程优化，需兼顾算法精度与车端算力限制
- 适合具备深厚深度学习理论功底、有顶会论文背景，且渴望在自动驾驶核心算法领域深耕并推动技术量产落地的资深技术人才
缺点 / 挑战
- 自动驾驶预测算法对数学和深度学习理论要求极高，技术迭代快，学习压力大
角色解读
- 可向自动驾驶算法首席科学家或技术总监方向发展
- 也可深耕自动驾驶预测规划领域，成为行业顶尖的算法架构专家
- 研发自动驾驶场景下交通参与者的行为与轨迹预测算法
- 负责算法的设计、实车验证及评测基础设施搭建
- 推动预测算法的量产落地与项目交付
- 精通C/C++和Python，具备扎实的深度学习与数学基础
- 熟悉时序模型、图神经网络或强化学习等轨迹预测前沿算法
- 具备优秀的工程落地与系统架构能力
申请策略
- 了解初速度在自动驾驶量产（如Momenta PILOT）方面的业务进展，面试时可结合其实际落地场景探讨算法优化方向
- 重点突出在轨迹预测、行为预测等方向的算法研发经历及量产落地成果
- 详细列出发表的计算机顶会论文及ACM等竞赛获奖情况
- 展示C/C++与Python的工程实现能力及系统架构设计经验
- 深入研读图神经网络、Deep Generative Model及强化学习在轨迹预测中的最新前沿论文
- 提升车端部署与C++工程化优化能力，了解自动驾驶系统架构
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出业务痛点、算法创新设计、工程优化手段（如模型剪枝/量化）以及最终的量产指标提升
- 对于理论问题，结合最新论文与自身实验数据进行深度剖析
- 请详细介绍你过往在轨迹预测或行为预测算法上的核心创新点及落地效果？
- 在车端算力受限的情况下，如何平衡深度学习模型的精度与推理延迟？
- 图神经网络或时序模型在处理多智能体交互时有哪些挑战，你是如何解决的？
- 请分享一次你主导的从算法设计到实车验证及量产交付的完整项目经历
- 复习自动驾驶预测规划领域的经典与最新顶会论文（如CVPR/ICCV/NeurIPS）
- 准备自己主导的算法架构设计图及实车测试数据指标
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
资深算法架构师属于核心高薪岗位，自动驾驶头部企业薪资竞争力强，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：4千–8万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及自动驾驶最前沿的预测算法与量产落地，技术挑战大，能极大提升个人在AI与自动驾驶领域的行业竞争力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、Python、深度学习、轨迹预测、图神经网络、Deep Generative Model、Deep Reinforcement Learning、时序模型
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与加班情况，但自动驾驶量产落地及实车验证通常伴随较高的工作强度与现场办公需求。
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
自动驾驶技术致力于提升交通安全与效率，具有显著的正向社会价值与广阔的行业前景。
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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