初速度
资深软件工程师
资深软件工程师
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计算机视觉工程
计算机视觉工程
3D目标检测
深度学习
点云分割
目标跟踪
自动驾驶
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、成长空间大，薪资竞争力强，但WLB情况未明。
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
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
该职位主要负责自动驾驶激光雷达（Lidar）感知算法的设计与研发，包括3D目标检测、分割和跟踪等核心任务
你需要将算法落地到不同级别的自动驾驶产品中并进行持续优化，推动自动驾驶技术的商业化应用
最低要求
深刻理解深度学习，有独立分析问题、定位问题、解决问题的能力
出色的编程能力，熟悉C++或Python
工作职责
参与自动驾驶Lidar感知算法设计和研发，包括但不限于3D目标检测、分割、跟踪
参与Lidar感知算法在不同级别自动驾驶产品中的落地与优化
优先资格
有相关方向的顶会、顶刊论文发表加分，有国际竞赛获奖经历加分
有大型工程项目落地经验、优秀开源项目研发经历优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于自动驾驶与人工智能交叉的前沿赛道，技术壁垒高，个人技术价值积累深厚
- 参与量产级别的自动驾驶项目，能够将算法真正落地于实际产品，成就感强
- 量产落地对算法的实时性、鲁棒性和Corner Case处理要求极高，工程调试难度大
- 适合具备扎实深度学习基础、热爱自动驾驶技术且具备较强工程落地能力的算法工程师
缺点 / 挑战
- 自动驾驶感知算法迭代极快，需要持续阅读顶会论文并跟进最新技术，学习压力大
角色解读
- 纵向可晋升为感知算法专家或技术总监，主导下一代自动驾驶感知架构设计
- 横向可拓展至多传感器融合（Camera+Lidar）或自动驾驶全栈系统研发
- 负责自动驾驶激光雷达（Lidar）感知算法的核心研发，涵盖3D目标检测、点云分割与多目标跟踪等前沿方向
- 推动感知算法在不同级别自动驾驶量产项目中的工程化落地与性能调优
- 扎实的深度学习理论基础，熟练掌握3D视觉与点云处理相关算法
- 优秀的C++/Python编程能力，具备大型工程项目架构与落地经验
申请策略
- 提前了解初速度在量产自动驾驶和L4级自动驾驶方面的业务布局，面试时结合业务场景阐述算法思路
- 重点突出在3D目标检测、点云分割或跟踪方向的具体项目经验及性能指标提升
- 详细列出发表的顶会/顶刊论文、国际竞赛获奖经历或知名开源项目贡献
- 深入学习最新的3D点云处理模型（如Transformer在3D视觉中的应用）及多传感器融合技术
- 提升C++工程化能力，熟悉TensorRT等模型部署与加速工具
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出“行动”中的技术细节和“结果”中的量化指标
- 对于工程落地问题，从算法设计、模型压缩/量化、硬件适配、数据闭环等全链路角度进行系统性回答
- 请详细介绍你参与过的一个3D目标检测或点云分割项目，遇到了哪些Corner Case，是如何解决的？
- 在将深度学习模型部署到车端时，你是如何平衡算法精度与推理延迟的？
- 针对Lidar点云的稀疏性和不均匀性，你在特征提取网络设计上做过哪些优化？
- 请分享一段你独立分析并解决复杂算法问题的经历
- 复习并梳理自己过往项目中的核心代码和算法推导，确保能应对深度的技术拷问
- 了解初速度当前的技术路线和数据闭环体系，准备一些针对其业务场景的算法优化设想
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
自动驾驶资深算法岗技术门槛高，北京地区同类岗位薪资具备较强市场竞争力，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：4千–7万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及自动驾驶核心感知算法研发，技术处于行业前沿，且要求顶会论文和大型项目落地，个人技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Lidar感知、3D目标检测、深度学习、C++、Python、点云分割、目标跟踪
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，自动驾驶量产落地项目通常节奏较快，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
85较高
自动驾驶是极具社会价值和发展前景的赛道，致力于提升交通安全与出行效率，使命感较强。
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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