初速度
Mpilot EBM TLM - G
Mpilot EBM TLM - G
发布于 6 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
Diffusion Model
Mlops
分布式训练
团队管理
多模态大模型
强化学习
深度学习
端到端自动驾驶
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
自动驾驶端到端算法团队负责人，前沿技术赛道、极高技术决策权与成长空间，量产交付导向。
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
8万
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
该职位负责主导初速度端到端自动驾驶算法的技术路线图与架构选型，解决长尾场景等核心技术难题，并推动模型在量产项目中的落地
同时需要组建并领导算法团队，对最终产品性能和用户体验负责
最低要求
计算机科学、人工智能、机器人学、电子工程或相关领域
年以上在强化学习、深度学习、多模态大模型领域的研发经验，其中至少2年作为技术负责人或团队管理者的经验
拥有处理海量数据、进行大规模分布式训练和MLOps的实践经验
具备出色的团队领导和项目管理能力，有成功交付复杂AI项目的经验
对自动驾驶技术充满热情，具备出色的沟通能力、自驱力和解决问题的决心
工作职责
定义和主导端到端自动驾驶算法的长期技术路线图，负责从模型架构（如Transformer、Diffusion Model等）选型到整体方案设计的关键决策
深入一线，解决研发过程中最棘手的技术难题，如长尾场景处理、模型收敛性、部署效率等
推动端到端模型在量产项目中的评估、测试和部署，对最终的产品性能和用户体验负责
负责招聘、组建并领导一支世界级的端到端算法团队，营造开放、创新、高效的研发氛围
优先资格
有直接从事端到端（End-to-End）自动驾驶模型研发的经验者优先，经历过量产经验
在CVPR、NeurIPS、ICLR、ICRA、CoRL等顶级学术会议上有相关论文发表者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够主导技术路线并组建团队，拥有极大的技术决策权与资源调配空间
- 初速度在自动驾驶量产领域处于行业第一梯队，平台数据资源与工程化能力显著
- 需要平衡前沿技术探索与量产项目交付进度，对项目管理与跨部门协同能力要求极高
- 适合在深度学习与自动驾驶领域有深厚积累，且具备从0到1组建和带领技术团队经验的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 处于自动驾驶端到端模型这一行业最前沿赛道，技术挑战与成就感极高
- 端到端模型在量产落地中面临长尾场景和工程部署的巨大挑战，技术攻坚压力较大
角色解读
- 从技术负责人向自动驾驶算法总监或首席科学家发展，主导公司级技术战略
- 在端到端自动驾驶量产落地中积累行业顶尖经验，成为该细分领域的领军人物
- 主导端到端自动驾驶算法的长期技术路线与架构选型，决定Transformer、Diffusion Model等核心模型的应用方向
- 深入研发一线，攻克长尾场景处理、模型收敛性及部署效率等核心技术难题
- 推动端到端模型在量产项目中的评估、测试与部署，对最终产品性能和用户体验负责
- 负责招聘、组建并领导端到端算法团队，营造开放创新的研发氛围
- 具备强化学习、深度学习及多模态大模型的深厚研发功底，有大规模分布式训练与MLOps实战经验
- 拥有出色的技术团队管理与复杂AI项目交付能力，能平衡技术先进性与工程落地效率
- 具备顶尖的学术视野，有在CVPR、NeurIPS等顶会发表论文的经历者优先
申请策略
- 提前了解初速度Mpilot产品的技术架构与量产进展，准备关于端到端模型在长尾场景下表现的技术见解
- 突出在端到端自动驾驶或相关大模型领域的量产落地经验及具体业务收益
- 展示在CVPR、NeurIPS等顶会的论文发表记录，证明学术与前沿技术追踪能力
- 强调带领团队解决复杂技术难题并成功交付项目的经历，体现技术领导力
- 深入研究Transformer、Diffusion Model在自动驾驶感知与规划中的最新应用与开源项目
- 了解大规模分布式训练框架及MLOps工程化最佳实践，提升模型部署效率
面试指南
- 采用STAR法则，结合具体量产项目案例，突出技术决策的逻辑、团队协作的过程以及最终带来的业务价值（如性能提升、成本降低）
- 请分享您在端到端自动驾驶模型研发中解决过的最棘手的技术难题及解决方案
- 在从模型选型到量产部署的过程中，您如何平衡技术先进性与工程落地效率？
- 您如何规划端到端算法团队的长期技术路线图？
- 请描述您组建和管理高绩效AI团队的经验，如何营造创新氛围？
- 复习端到端自动驾驶（如UniAD、VAD等）的最新论文与开源项目，掌握行业前沿动态
- 梳理自己过往项目中关于分布式训练、模型部署优化的具体数据指标与落地成果
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利
85较高
自动驾驶核心算法团队负责人属于行业稀缺高端人才，薪资水平处于市场高位，且公司提供具有竞争力的薪酬以吸引顶尖人才。
薪资信号未披露（AI估算：6千–10万/月）
成长发展
90较高
岗位处于自动驾驶端到端模型这一前沿赛道，能够主导技术路线并接触海量数据与量产项目，技术成长与行业视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈端到端自动驾驶、Transformer、Diffusion Model、强化学习、深度学习、多模态大模型、分布式训练、MLOps
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，无法准确判断工作强度与通勤便利性，整体生活化动机满足程度有限。
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
推动自动驾驶技术的量产落地，致力于提升出行安全与效率，具有显著的正向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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