多传感器融合及构图算法工程师（2027届-上海）

优缺点分析

角色解读

• 从静态要素感知融合切入，逐步掌握多传感器融合与建图完整技术栈
• 向感知算法专家或技术模块负责人方向发展
• 也可依托评测体系与工具链经验，转向智驾算法架构或研发效能方向
• 搭建算法模块评测系统，建立算法评价体系
• 在实车与仿真环境验证算法，定位分析问题并推动闭环
• 开发感知工具链，提升团队开发与调试效率
• 开发激光/视觉建图算法与静态要素感知融合算法，完成车道线、路沿、静态障碍物及泊车要素的检测与融合
• 硕士学历，计算机、车辆工程、自动化、控制工程等相关专业
• 熟练C++或Python，能独立完成算法开发、调试与迭代
• 熟悉Linux开发环境与Git协作流程
• 逻辑清晰，具备自主学习与问题攻坚能力

申请策略

• 准备可现场讲解的算法项目细节与量化指标
• 招聘数量4人，建议尽早投递并复习手撕代码
• 突出C++/Python算法项目与代码工程能力
• 强调SLAM、多传感器融合或感知相关的课题经历
• 展示Linux/Git下的团队开发经验
• 有实车数据或仿真验证经历是显著加分
• 深入学习多传感器融合与建图主流算法框架
• 熟练掌握C++工程实践与性能优化基础

面试指南

• 课题类问题按问题定义-方法选型-实验结果-反思展开
• 工程类问题强调代码质量、调试手段与协作流程
• 问题定位类问题展示数据回放→假设→验证的闭环思路
• 介绍你的多传感器融合或SLAM相关课题及贡献
• C++与Python你更擅长什么？写过多线程/性能优化代码吗？
• 如何设计一套算法评测指标体系？
• 实车验证中出现感知误检，你如何定位？
• 你对车道线/泊车要素检测的常用方法了解多少？