滴滴出行
感知算法工程师
感知算法工程师
发布于 1 小时前普通员工/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
Lidar
Pytorch
多模态融合
目标检测
自动驾驶
计算机视觉
语义分割
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
顶尖自动驾驶平台、前沿技术栈、高成长潜力，但工作强度可能较大
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，方便横向比较。
薪资怎么样
5.3万
比计算机视觉工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2390 个在招 · 其中计算机视觉工程 5 个
市场机会
选择面较广
北京 · 计算机视觉工程 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
加入滴滴自动驾驶感知团队，负责L4级Robotaxi的核心算法研发
你将利用LiDAR、Camera等多模态传感器数据，解决物体识别、场景理解及大模型赋能等前沿问题，推动自动驾驶技术在真实城市道路中的规模化落地
最低要求
计算机科学、人工智能、电子工程、机器人等相关专业硕士及以上学历（博士优先）
扎实的深度学习与计算机视觉基础，熟悉常见感知算法与前沿研究方向
熟练掌握 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架，具备良好的编程能力（C++/Python）
熟悉 LiDAR、Camera、Radar 等多模态传感器感知数据处理
具备良好的论文阅读能力，能够快速将前沿研究转化为工程落地
具备较强的自我驱动、学习能力与团队协作精神
工作职责
主要方向与职责：
（一）物体识别与跟踪
设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等
提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别）
（二）通用障碍物识别
识别未知类别 /未训练类别的障碍物
基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现
在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性
（三）场景和意图理解
语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别
场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等
意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等
交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等
（四）感知大模型 /多模态
探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力
零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发
将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性
（五）模型评估、验证
构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控
指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)
优先资格
在顶级会议/期刊（CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、RA-L、IROS 等）有发表经验
有自动驾驶、机器人感知相关实习或工作经验
有模型压缩、实时推理优化、异构计算加速等相关经验
有 VLM、多模态大模型或生成式 AI 在感知领域的应用研究经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台拥有海量真实道路数据和完整的Robotaxi运营场景，技术落地机会多
- 适合具有深厚计算机视觉功底、热爱自动驾驶技术、具备较强科研转化能力的工程师
缺点 / 挑战
- 对学术背景和工程落地能力要求极高，需处理极端长尾场景，技术迭代压力大
角色解读
- 可向自动驾驶算法专家、技术负责人方向发展，或在多模态大模型、具身智能等领域深化研究
- 负责L4级自动驾驶汽车的环境感知算法研发，包括物体检测、场景理解和意图预测
- 精通深度学习框架(PyTorch/TF)，掌握C++/Python，熟悉LiDAR/Camera/Radar多模态数据处理
申请策略
- 准备详细的项目案例，展示从算法设计到真实道路部署的全流程经验
- 突出顶会论文发表记录、自动驾驶相关项目经验、以及多模态传感器融合的具体成果
- 加强多模态大模型(VLM)在感知领域的应用研究，提升模型压缩和实时推理优化能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术难点、解决方案的创新性及最终的性能提升数据
- 请介绍一个你参与过的多模态感知项目，遇到的最大挑战是什么？
- 如何处理自动驾驶中的长尾场景和开放集识别问题？
- 在多模态大模型应用于感知任务时，如何解决域适应和泛化性问题？
- 如何设计感知系统的评估指标和验证流程？
- 复习最新的CVPR/ICCV关于自动驾驶感知的论文，熟悉主流的多模态融合架构（如BEVFormer, Transformer-based models）
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，符合高技能人才的市场价值。
薪资信号市场水准 (3.5千–7.0万/月)
成长发展
95较高
接触最前沿的自动驾驶技术和多模态大模型，拥有海量数据和真实落地场景，技术成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LiDAR、Camera、Radar、PyTorch、TensorFlow、C++、Python、VLM、多模态大模型
成长机会与中美两地的优秀工程师和科学家合作、深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发岗位通常工作强度较大，JD未提及弹性工作或WLB相关福利，推测为高强度工作环境。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
致力于通过科技让出行更安全、更高效，创造社会价值，使命感和行业前景较好。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号通过科技让出行更安全、更高效、创造最大的社会价值
创新程度开拓性创新（行业首创）
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