德赛西威
决策规划算法工程师（2027届-惠州）
决策规划算法工程师（2027届-惠州）
发布于 7 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
L4自动驾驶
决策规划算法
动态避障
机器人导航
自主导航
行为决策
路径规划
运动规划
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
校招核心算法岗，前沿方向+量产闭环，成长性与薪资溢价突出，WLB待确认
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
1.5万
比自动驾驶中位数低
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 · 其中自动驾驶 2 个
职位详情
关于这个职位
面向2027届校招生的决策规划算法工程师岗位，负责智能驾驶与机器人决策规划算法的方案设计、代码开发与迭代优化，覆盖路径规划、行为决策、动态避障等核心算法，分智能驾驶（L4低速无人物流车）与机器人两个方向，招聘6人
最低要求
硕士及以上学历，自动化、计算机、电子信息、车辆工程、人工智能、应用数学、机器人工程等相关专业，数理基础扎实
熟悉智能驾驶、机器人决策规划及自主导航核心原理，掌握主流路径规划、运动规划、行为决策算法，了解常用规划算法原理及应用场景
熟练使用Python/C++进行算法开发与调试，具备良好的算法设计、代码实现与问题优化能力，有相关算法项目开发经验者优先
逻辑思维缜密，学习能力、执行力、沟通协作能力良好，工作严谨负责，敢于钻研技术难题，对智能驾驶及机器人技术有浓厚兴趣
工作职责
负责智能驾驶、机器人决策规划算法的方案设计、代码开发与迭代优化，搭建高鲁棒性的算法体系，提升设备自主运行的安全性与作业效率
结合自动驾驶、工业机器人真实作业场景，完成场景拆解与需求分析，实现路径规划、运动规划、行为决策、动态避障等核心算法功能，适配各类复杂工况
联动感知、定位、控制、底盘等上下游模块，完成算法联调、场景适配与参数调优，定位并闭环解决各类运行问题，持续优化系统稳定性与平顺性
跟进行业前沿技术，结合业务场景完成算法创新与技术落地，配合版本迭代、测试验证及量产落地工作，沉淀技术文档与开发规范
方向一：智能驾驶方向：面向L4级低速无人物流车、自动驾驶车辆场景，负责车载自动驾驶决策规划算法研发，适配道路通行、交通交互、复杂路况等车载场景，保障整车自动驾驶安全稳定运行
方向二：机器人方向：面向工业作业机器人场景，负责机器人自主导航、避障决策、路径运动规划算法研发，适配工业复杂作业环境，实现机器人智能化、自主化作业，满足工业作业安全、高效的运行需求
优先资格
有相关算法项目开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 决策规划是自动驾驶与机器人核心算法，技术壁垒高、市场稀缺
- 智驾与机器人双方向布局，技术迁移空间大
- 有量产落地闭环，算法能直接产生产品价值
- 算法复杂度高，对数学与工程能力要求严苛
- 行业竞争激烈，技术迭代快，需要持续高强度学习
- 适合数理扎实、热爱算法钻研、对自动驾驶和机器人有强烈兴趣的硕士应届生
缺点 / 挑战
- 量产安全责任重，问题闭环压力大
角色解读
- 从算法模块开发做起，逐步负责完整决策规划子系统的设计
- 可向算法专家、技术负责人方向发展，主导量产算法体系
- 智驾与机器人双方向经验叠加，长期可进入具身智能等更前沿领域
- 设计并开发智能驾驶与机器人的决策规划算法，覆盖路径规划、运动规划、行为决策与动态避障
- 拆解真实作业场景，把场景需求转化为鲁棒的算法功能
- 与感知、定位、控制、底盘模块联调，做参数调优并闭环解决运行问题
- 跟进前沿技术完成算法创新，配合版本迭代与量产落地，沉淀技术文档
- 硕士数理基础扎实，掌握主流路径规划、运动规划与行为决策算法原理
- 熟练使用Python/C++完成算法开发与调试，具备优化与工程实现能力
- 理解智能驾驶与机器人自主导航核心原理，有算法项目经验者优先
申请策略
- 面试前研究公司智驾产品线（如行泊一体、无人物流车）的技术路线
- 准备一个算法从设计到调试落地的完整故事，突出闭环能力
- 突出路径规划、运动规划或机器人导航相关的科研项目与竞赛成果
- 列明Python/C++工程能力与算法优化细节，量化性能提升
- 展示论文、专利或开源贡献等研究能力证明
- 系统复习规划算法（A*、RRT、Lattice、EM Planner等）与优化理论
- 加强C++工程能力与ROS相关开发经验
- 跟进端到端规划等前沿方向，形成自己的技术观点
面试指南
- 算法类问题按「问题建模-算法选择-复杂度与局限-改进方向」展开
- 工程类问题强调性能指标、实测数据与调试方法
- 场景对比类问题从约束、速度域、安全冗余等维度结构化对比
- 请介绍一种你熟悉的路径规划算法及其适用场景
- 如何处理动态避障中预测不确定性的问题
- C++开发中你如何平衡算法性能与代码可维护性
- 请描述你做过的一个算法项目，从建模到优化的完整过程
- 你对L4低速场景与工业机器人场景在规划上的差异怎么看
职位点评
薪资福利72
成长发展88
工作生活52
使命价值65
薪资福利
72中等
JD未披露薪资，但硕士算法校招岗位在行业内薪资溢价明显，惠州生活成本友好放大性价比
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–1.8万/月）
成长发展
88较高
核心算法研发+量产闭环+智驾机器人双方向，处于行业前沿，技术成长天花板高
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈决策规划算法、L4自动驾驶、机器人导航、Python、C++、动态避障
成长机会跟进行业前沿技术、算法创新与技术落地、沉淀技术文档与开发规范
业务类型profit_center
工作生活
52较低
JD未提及办公模式与加班情况，算法研发+量产迭代节奏通常较紧，需有心理准备
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
65中等
自动驾驶与机器人代表产业前沿方向，提升作业安全与效率有一定正向社会价值
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号保障整车自动驾驶安全稳定运行、提升设备自主运行的安全性
创新程度积极采用新技术
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