东风汽车集团有限公司
AI人工智能
AI人工智能
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
武汉市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
计算机视觉工程
Bev
传感器融合
数据平台
模型部署
自动驾驶
计算机视觉
AI 估算 · 25k–40k
武汉高级AI工程师，商用车智能驾驶领域稀缺，大厂薪资竞争力强，中位数参考市场水平。
职位详情
关于这个职位
该职位是东风商用车技术中心的AI工程师岗位，专注于商用车智能驾驶场景（如高速NOA、车道保持、障碍物识别等）的AI算法落地与工程化部署
你将对接感知、规划、控制算法团队，负责模型部署、数据平台维护及传感器数据链路优化，需要扎实的计算机视觉和嵌入式系统知识
适合具备5年以上经验、熟悉BEV/Transformer等前沿技术的算法工程师
最低要求
学历要求：本科及以上
专业要求：计算机类/电子信息类/自动化类等专业
工作经历：具备5年及以上本专业相关工作经历
能力要求：
①熟练掌握 BEV、Transformer、多传感器融合检测、目标跟踪、车道线分割等网络结构，理解障碍物、挂车、非机动车、车道、道路标识等检测逻辑
②掌握硬件驱动调用逻辑，可对接图像采集、雷达数据驱动，了解传感器原始数据输出协议，能够排查传感器丢帧、数据延迟、数据断流、时序不同步等底层问题
③熟悉 AI 数据全生命周期管理平台功能，涵盖数据上传、存储、筛选、检索、难例归档、版本管理、数据分发模块
工作职责
AI 算法落地与场景应用开发：基于商用车场景（高速 NOA、车道保持、紧急制动、障碍物识别、盲区感知、挂车识别等），对接感知、规划、控制算法团队，完成 AI 模型工程化落地
模型部署与工程集成：对接底层驱动、操作系统、中间件，完成 AI 推理程序集成、接口联调，打通传感器数据输入、AI 推理输出、整车控制信号交互链路
数据平台与工具链维护：维护 AI 数据管理平台、标注工具、模型训练推理流水线，提升数据处理与模型迭代效率
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处汽车行业龙头，项目落地性强，技术积累深厚
- 接触前沿自动驾驶技术（BEV、多传感器融合），提升行业竞争力
- 团队资源丰富，平台稳定，长期发展有保障
- 商用车场景复杂，对算法鲁棒性和安全性要求极高，调试难度大
- 需要同时掌握算法和工程能力，知识面要求较广
- 国企节奏可能较慢，创新流程相对传统
- 适合有5年以上经验、热爱自动驾驶、愿意深入工程落地的算法工程师，能够接受相对稳定的工作环境
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向技术专家方向发展，深耕自动驾驶感知或系统架构
- 转向项目或团队管理，带领算法落地团队
- 跨领域拓展至车规级AI芯片或系统安全
- 将感知、规划、控制算法在商用车平台上进行工程化落地，包括模型压缩、量化、推理优化
- 与硬件团队协作，调试摄像头、雷达等传感器数据链路，解决延迟、丢帧等底层问题
- 维护AI数据管理平台，优化标注、训练、评估的迭代流程
- 扎实的计算机视觉基础，熟悉BEV、Transformer等主流检测分割网络
- 掌握模型部署工具（TensorRT、ONNX等），熟悉嵌入式Linux开发
- 了解传感器驱动与数据协议，具备硬件调试能力
- 熟悉Python/C++，有数据平台或工具链开发经验
申请策略
- 关注东风商用车业务方向，了解其智能驾驶路线图
- 准备一个从算法到部署的完整项目故事，体现工程化思维
- 突出自动驾驶项目经验，特别是模型部署和传感器融合的实际案例
- 强调对BEV/Transformer等网络的理解和实现细节
- 展示硬件调试和问题排查能力，如解决丢帧、延迟等
- 补充TensorRT、CUDA部署优化技能
- 了解商用车相关法规和功能安全标准（如ISO 26262）
面试指南
- 用STAR原则：情境、任务、行动、结果，结构化回答项目经验
- 技术问题先讲原理再结合实际案例，体现解决复杂问题的能力
- 展示系统思维：从感知到控制全链路考虑，不只关注算法
- 请描述你在自动驾驶项目中如何将感知模型部署到嵌入式平台？
- 如何排查摄像头数据流延迟或丢帧问题？
- BEVFormer相比传统方案的优势？如何优化其推理速度？
- 如何设计数据管理平台支持高效模型迭代？
- 商用车和乘用车自动驾驶的主要区别有哪些？
职位点评
73
综合评分
稳定大厂、技术前沿、商用车自动驾驶落地核心岗，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合技术驱动、追求前沿AI应用的求职者，对工作地点固定和相对传统的管理风格可以接受。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资未明确披露，但公司为上市国企，福利稳定，在武汉具有较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术（BEV、Transformer），项目落地性强，但晋升路线未明确提及。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈BEV、Transformer、多传感器融合、模型部署、自动驾驶
业务类型profit_center
工作生活
60中等
仅现场办公，位于武汉经开区，工作强度未提及，但国企相对稳定。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
智能驾驶有安全和社会价值，但国企背景创新节奏偏稳健，使命感一般。
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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