德赛西威
感知算法数据工程师（2027届-上海）
感知算法数据工程师（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数据工程
数据工程
3D目标检测
Numpy
Opencv
Pcl
Pytorch
Ros
数据集构建
点云处理
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
智驾感知数据工具链岗，技术前沿、卡位数据闭环，上海办公、WLB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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.0万
与数据工程中位数基本持平
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 · 数据工程 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
德赛西威2027届校招感知算法数据工程师岗位，工作地上海
你将参与自动驾驶感知工具链与数据处理平台的开发，覆盖点云/图像数据处理、感知任务评测可视化、数据集构建与清洗，为感知算法研发提供数据与工具支撑
最低要求
计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业本科或硕士在读
熟悉Python开发，具备良好的编程能力和代码规范意识
熟悉Linux开发环境及常用开发工具
了解计算机视觉、深度学习或自动驾驶感知相关基础知识
了解OpenCV、PCL、ROS、PyTorch、NumPy、Pandas等常用工具者优先
对点云处理、目标检测、语义分割、3D感知等方向有项目经验者优先
工作职责
参与自动驾驶感知工具链的开发与维护，包括点云、图像及多传感器数据处理相关工具开发
参与LiDAR Segmentation、3D Object Detection、2D Object Detection等感知任务的数据分析、评测及可视化工具建设
参与数据集构建、数据清洗、质量评估及自动化处理流程开发
协助开发数据标注、数据挖掘、问题定位及回归测试相关平台功能
协助算法工程师，支持感知算法研发、实验管理及效果分析工作
编写技术文档，持续优化开发流程和工具链稳定性
优先资格
了解OpenCV、PCL、ROS、PyTorch、NumPy、Pandas等常用工具者优先
对点云处理、目标检测、语义分割、3D感知等方向有项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 数据闭环是自动驾驶量产研发的核心竞争力，岗位卡位价值高
- 技术栈覆盖视觉、点云与深度学习全链，成长面宽
- 上海智驾研发聚集，行业机会与薪酬水平较优
- 与算法团队协同，对感知技术理解要求持续更新
- 一线城市的通勤与生活成本需纳入考量
- 适合Python功底扎实、对自动驾驶感知与数据方向有兴趣的应届本科生或硕士
缺点 / 挑战
- 数据处理工作细节繁多，需耐受重复性与大规模数据的打磨
角色解读
- 从数据工程师成长为感知数据平台负责人，主导工具链与数据闭环建设
- 深入感知算法方向，转型感知算法工程师
- 沉淀数据闭环方法论，转向自动驾驶数据基础设施架构岗
- 开发维护感知工具链，处理点云、图像与多传感器数据
- 建设LiDAR分割、2D/3D目标检测等感知任务的数据分析、评测与可视化工具
- 构建与清洗数据集，开发质量评估与自动化处理流程
- 协助算法工程师开展实验管理、效果分析与问题定位，完善技术文档
- 扎实的Python编程能力与代码规范意识
- 熟悉Linux开发环境，了解OpenCV、PCL、ROS、PyTorch等工具
- 理解计算机视觉、深度学习与自动驾驶感知基础知识
- 点云处理、目标检测、语义分割等项目经验是重要加分项
申请策略
- 了解自动驾驶数据闭环的行业实践与工具生态
- 准备一个可深挖的感知数据项目案例
- 突出Python工程项目与代码质量意识
- 展示点云处理、目标检测或语义分割项目，附量化指标
- 呈现数据集构建、清洗或标注平台相关经历
- 体现PyTorch、OpenCV、PCL等工具的实际使用
- 系统学习3D点云处理与多传感器融合基础
- 上手主流感知开源项目，复现评测流程
面试指南
- 项目类问题按「背景-方案-实现-指标」结构，突出数据与评测细节
- 工程类问题结合工具选型与效率、稳定性的权衡展开
- 概念类问题先给框架再结合自动驾驶场景举例
- 请介绍点云数据处理的一般流程与你用过的工具
- 如何评估一个3D目标检测模型的好坏？
- 数据集构建中如何保证数据质量？
- 请介绍一个你做过的CV或深度学习项目
- 你如何理解自动驾驶中的数据闭环？
职位点评
薪资福利70
成长发展80
工作生活55
使命价值70
薪资福利
70中等
JD未披露薪资与福利，但上海智驾算法类校招定薪通常具备竞争力，具体以offer为准。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
80较高
岗位覆盖感知工具链与数据闭环建设，技术栈前沿、成长面宽；JD未提及培训与晋升安排。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、OpenCV、PCL、ROS、点云处理
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未提及办公模式与作息安排，WLB情况未知；上海通勤成本需纳入考量。
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
自动驾驶感知技术关乎出行安全，行业意义感较强；JD未直接表述使命类内容。
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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