德赛西威
AI智驾感知算法工程师（2027届-上海）
AI智驾感知算法工程师（2027届-上海）
发布于 7 天前普通员工/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
Bev感知
Pytorch
Tensorflow
多传感器融合
深度学习
激光雷达
目标检测
计算机视觉
语义分割
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
上海校招智驾感知算法岗，BEV与融合感知前沿方向成长空间大，竞争与强度并存。
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.0万
比计算机视觉工程中位数低
发布情况
正常在招 · 7 天前发布
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
上海 · 计算机视觉工程 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
德赛西威2027届校招岗位（上海），参与智能驾驶视觉、激光雷达与多传感器融合感知算法的研发迭代，覆盖目标检测、BEV感知等核心模型训练与调优，并参与感知数据全流程建设与前沿论文复现
适合硕士学历、CV功底扎实的应届生
最低要求
硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、电子信息、车辆工程等相关专业，专业基础扎实
熟练掌握Python编程语言，了解C++开发者优先，具备基础代码开发与工程实现能力
熟练掌握PyTorch、TensorFlow等至少一种主流深度学习框架，熟悉模型训练、调优、评估全流程
扎实掌握计算机视觉基础理论，熟悉目标检测、图像分割、图像分类、目标跟踪等经典视觉任务与算法原理
具备良好的数学功底，熟悉线性代数、概率统计、优化方法等基础理论，能够支撑算法研发与调优工作
工作职责
参与智能驾驶视觉、激光雷达、多传感器融合感知算法的研发、迭代与性能优化，保障感知算法的准确性与稳定性
负责目标检测、语义分割、深度估计、BEV感知等核心视觉算法模型的训练、评测、调优与版本迭代，落地适配车载场景需求
参与感知业务数据全流程建设，完成数据清洗、标注规范制定、高质量数据集搭建，结合数据结果开展算法效果分析与问题复盘
跟进计算机视觉、车载感知领域前沿论文与开源方案，完成算法复现、实验对比、技术调研与方案落地，持续推动算法技术迭代升级
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 智驾感知是当前汽车行业技术竞争的核心高地，技能市场溢价高
- 覆盖数据闭环到模型迭代的全流程，成长链路完整
- 上海智驾研发聚集，同行交流与跳槽机会多
- 招聘量较大（12人），团队规模与项目机会有保障
- 算法岗校招竞争激烈，对论文、竞赛与项目积累要求高
- 车载场景对精度与实时性要求苛刻，调优周期长
- 适合CV与深度学习基础扎实、有论文或竞赛积累、能在高压竞争中持续学习的硕士应届生
缺点 / 挑战
- 技术迭代快，需持续跟进论文与开源方案，学习压力大
角色解读
- 从参与单一感知模块（如检测/分割）做起，逐步负责完整感知算法链路
- 向多传感器融合、BEV/Occupancy等前沿方向的技术专家发展
- 也可向感知算法负责人或规控、数据闭环方向拓展
- 研发与迭代智能驾驶视觉、激光雷达、多传感器融合感知算法
- 训练、评测与调优目标检测、语义分割、BEV感知等核心模型，适配车载场景
- 建设感知数据全流程：数据清洗、标注规范、高质量数据集搭建与算法效果复盘
- 跟进CV与车载感知前沿论文，完成算法复现、实验对比与技术调研
- 扎实的计算机视觉理论基础与经典任务算法原理（检测、分割、分类、跟踪）
- 熟练的Python开发能力与PyTorch/TensorFlow训练调优经验
- 线性代数、概率统计、优化方法等数学功底
- 论文阅读与复现能力，了解C++工程实现者更有竞争力
申请策略
- 面试前了解德赛西威智驾产品线与量产项目，准备反问团队具体方向与数据闭环现状
- 突出目标检测、分割、BEV等相关方向的论文、竞赛或开源项目
- 展示PyTorch训练调优的完整项目，量化精度与性能指标
- 有自动驾驶数据集（nuScenes、Waymo等）或车载感知实习经历务必前置
- 强调数学基础与算法复现能力
- 精读BEV感知、多传感器融合的代表性论文并动手复现
- 提升工程能力：C++、CUDA与模型部署轻量化基础
面试指南
- 项目类问题按「任务定义-方案选型-实验迭代-结果分析」展开，准备被深挖数字
- 原理类问题从动机、公式到工程取舍分层讲解
- 编码类问题先澄清需求再写，边写边讲思路
- 请介绍一个你主导的CV/感知项目，模型结构与调优细节？
- 目标检测的主流算法演进路线（两阶段到单阶段到Transformer）？
- BEV感知的原理与优势是什么？
- 如何设计评测体系并分析badcase？
- 手撕代码：手写IoU/NMS或实现一个注意力模块
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活58
使命价值70
薪资福利
75中等
JD未披露薪资，但上海智驾算法岗市场定价通常高于一般校招技术岗，竞争力可期。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位直接覆盖BEV感知、多传感器融合等前沿方向与数据闭环全流程，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈BEV感知、多传感器融合、激光雷达、PyTorch、目标检测、深度学习
业务类型profit_center
工作生活
58较低
JD未提及办公模式与WLB信息，算法岗模型迭代与版本交付节奏通常较快。
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
70中等
感知算法直接关系智能驾驶安全，行业处于高速增长期，技术社会价值显著。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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