初速度
辅助驾驶感知算法专家
3月热招岗位
辅助驾驶感知算法专家 3月热招岗位
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
Occupancy
Pytorch
图像分割
多传感器融合
深度学习
目标检测
自动驾驶
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
自动驾驶核心感知算法专家岗，技术前沿且挑战大，发展上限高，WLB及薪资细节未明确。
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
5.5万
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
73 个在招
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
该职位是初速度辅助驾驶感知团队的核心算法专家，主要负责Occupancy（占用网格识别）算法的研发、迭代与量产落地
你将主导构建真值生成流程，攻克真实场景中的长尾障碍物检出难题，大幅提升感知系统的精度与可靠性
最低要求
硕士及以上学历，计算机、机器人、自动化等相关专业
精通C++和Python编程语言，并具备扎实的数据结构与算法设计基础
对机器学习、深度学习有深刻理解，且在目标检测、图像分割、多传感器融合等领域有丰富的应用研究或实践背景
强大的算法开发能力，熟悉并能灵活运用PyTorch等主流深度学习框架进行模型训练与迭代
具有出色的商业洞察能力和自我驱动精神，对于利用算法技术解决实际问题抱有热情和勇气
对技术有极致追求，能独立解决复杂问题，主导技术攻关，并具备跨团队协作推动项目的能力
工作职责
担任关键角色，参与辅助驾驶感知系统中的“Occupancy”（占用网格识别）算法的迭代发展
负责构建准确的“Occupancy”算法真值生成流程，并确保其在辅助驾驶产品中的有效实施与持续优化
主导解决技术难题，大幅度优化提升真实场景中长尾障碍物检出能力和感知精度
优先资格
有成功将Occupancy感知算法整合到自动驾驶系统并实现落地的经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于自动驾驶核心赛道，Occupancy算法是当前3D感知领域的前沿热点，技术含金量极高
- 能够接触并解决真实场景中的长尾难题，对个人技术深度和工程落地能力有极大提升
- 公司融资阶段较好，具备充足的量产项目资源，有利于积累宝贵的行业落地经验
- 技术迭代极快，需要持续跟进最新学术和工业界进展，保持高强度的学习与研究状态
- 适合在计算机视觉和自动驾驶感知领域有深厚积累，渴望解决行业核心难题并推动技术量产落地的资深算法人才
缺点 / 挑战
- 自动驾驶感知算法落地难度大，长尾问题（Corner Case）的解决极具挑战性，需要极强的抗压能力
角色解读
- 在自动驾驶核心感知领域建立深厚的技术壁垒，向首席科学家或技术总监方向发展
- 带领技术团队攻克下一代自动驾驶感知难题，参与制定行业技术标准与算法路线
- 负责辅助驾驶感知系统中Occupancy（占用网格识别）算法的研发与持续迭代
- 构建并优化算法真值生成流程，确保算法在量产辅助驾驶产品中的有效实施
- 主导攻克真实场景中的长尾障碍物检出难题，大幅提升感知系统的精度与可靠性
- 精通C++和Python，熟练使用PyTorch等深度学习框架进行模型训练与工程化部署
- 在目标检测、图像分割、多传感器融合等计算机视觉领域有深厚的理论基础与实践经验
- 具备极强的复杂问题独立解决能力、跨团队协作能力以及将前沿算法落地的工程能力
申请策略
- 了解初速度在量产自动驾驶和L4领域的业务布局，准备针对其具体产品线的算法优化思路
- 准备好过往项目中遇到的最棘手的技术难题及解决过程，面试中可能会深入探讨技术细节
- 突出在Occupancy、3D感知、多传感器融合等方向的实际项目经验和量产落地成果
- 展示使用PyTorch进行模型训练、优化及C++工程化部署的具体案例与量化收益
- 强调解决复杂长尾问题的思路，以及跨团队协作推动项目从研发到落地的经验
- 深入研究最新的Occupancy网络架构、BEV感知及3D目标检测前沿论文
- 提升C++工程化部署能力，确保算法在车端算力平台上的高效运行与低延迟
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术选型的思考过程、遇到的Corner Case及最终量化的业务收益（如检出率提升百分比、误检率下降等）
- 请详细介绍你在Occupancy算法或3D感知方面的项目经验及最终的落地效果？
- 在真实场景中，你是如何优化长尾障碍物检出能力的？遇到了哪些困难？
- 多传感器融合中，如何处理不同传感器数据的时间同步和空间标定问题？
- 请分享一个你主导解决的最复杂的技术难题，以及你的解决思路和最终结果
- 复习计算机视觉和3D感知的前沿论文（如Occupancy Networks, BEV感知等），确保能深入讲解网络结构与Loss设计
- 梳理过往项目中的核心代码和架构图，确保能深入讲解C++部署细节与性能优化手段
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
自动驾驶核心算法专家岗位，一线城市薪资具备较强竞争力，但JD未明确披露具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：4千–7万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及Occupancy等前沿感知技术，技术挑战大，能极大提升个人在自动驾驶领域的核心竞争力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、PyTorch、Occupancy、目标检测、图像分割、多传感器融合、深度学习
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式和WLB相关信息，自动驾驶行业通常节奏较快，但具体WLB情况需进一步确认。
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
自动驾驶技术有助于提升交通安全和效率，具有较高的社会价值，且处于行业快速发展期。
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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