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27届秋招-自动驾驶数据算法工程师
27届秋招-自动驾驶数据算法工程师
发布于 大约 11 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Jax
Pytorch
Tensorflow
分布式系统
数据处理
机器学习
自动驾驶
评估体系
AI 估算 · 25k–45k
自动驾驶算法岗技术门槛高，大厂校招薪资有竞争力，北京上海生活成本高，通常15薪。
职位详情
关于这个职位
这个职位负责基于海量路测和仿真数据，利用统计和机器学习技术研究和制定自动驾驶系统评估方法
你将与产品、研发、测试团队合作，开发评估指标和工具，并搭建大规模数据平台，为算法开发者提供支持
适合对自动驾驶和算法评估感兴趣的2027届硕士或博士毕业生
最低要求
届毕业生，计算机，人工智能等相关专业硕士或博士学位优先
熟悉机器学习相关算法，熟练利用流行的ML框架，比如JAX, PyTorch, or TensorFlow
熟练掌握python/C++，具有很强的代码开发与实践能力
具备大规模数据处理能力
具有ML评估，量化，优化，设计产品化评估体系的意识
工作职责
岗位职责：
基于海量的路测和仿真数据，利用统计和机器学习技术，研究并制定自动驾驶系统评估方法
熟悉常用模型的基本原理和优缺点，能够针对复杂模型提出有效评估方法论
基于自动的驾驶行为和运行的交通环境，推进系统安全和合规相关指标的落地实现
与产品，研发，工具，测试等团队合作，开发评估指标与能力来指引自动驾驶算法开发者开发
搭建大规模数据平台，了解分布式系统，为评估体系提供数据基础设施支撑
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大厂平台，自动驾驶热门赛道，技术积累丰富
- 参与核心评估体系，与优秀团队合作，技能提升快
- 薪资有竞争力，硕士博士学历还有优势
- 工作内容涉及复杂模型和分布式系统，学习曲线陡峭
- 需要同时掌握算法和工程，对综合能力要求高
缺点 / 挑战
- 自动驾驶对安全性要求高，工作压力可能较大
- 适合对机器学习、自动驾驶和数据评估有浓厚兴趣，喜欢挑战复杂问题的2027届硕士或博士毕业生
角色解读
- 从算法评估工程师起步，可以深入自动驾驶核心技术，成为评估领域专家
- 可转向算法研发、系统架构或技术管理方向，积累丰富业务经验
- 自动驾驶行业高速发展，具备长期职业发展潜力和跨领域机会
- 研究和制定自动驾驶系统的评估方法，利用统计和机器学习技术分析路测和仿真数据
- 针对复杂模型提出有效的评估方法论，推进系统安全和合规指标的落地
- 与产品、研发、测试团队合作，开发评估指标和工具，指引算法开发者优化模型
- 搭建大规模数据平台，为评估体系提供数据基础设施支撑
- 熟悉机器学习常用算法，能熟练使用PyTorch、TensorFlow或JAX等框架
- 精通Python或C++，具备扎实的代码开发和实践能力
- 具备大规模数据处理能力，了解分布式系统
- 有ML评估、量化、优化的意识，能设计产品化评估体系
申请策略
- 关注滴滴自动驾驶部门的技术博客或公开分享，了解其技术方向
- 秋招竞争激烈，建议提前准备笔试和算法题
- 突出机器学习项目经验，尤其是模型评估、优化相关的工作
- 强调Python/C++编程能力，展示高质量的代码实践
- 如有自动驾驶、大规模数据处理或分布式系统经验，重点突出
- 体现对评估体系设计的思考，例如做过类似的指标体系
- 如果还不熟悉PyTorch/JAX，建议提前练习常用模型训练和评估
- 补充学习分布式数据处理框架如Spark或Flink
面试指南
- 回答时采用STAR法则，先说背景和任务，再讲你的行动，最后总结结果
- 评估类问题要结合具体指标，如精确率、召回率、F1等，并说明如何权衡
- 如何设计一个自动驾驶感知模型的评估指标体系？
- 在大规模数据下，如何高效运行模型评估？
- 谈谈你使用过的机器学习框架，对比一下PyTorch和TensorFlow
- 如何处理数据不平衡问题？
- 介绍一下你参与过的项目，你在其中的贡献是什么？
- 复习机器学习基础，特别是模型选择和评估方法
职位点评
73
综合评分
大厂自动驾驶算法岗，技术前沿，薪资可观，但灵活性未知。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长、热爱挑战、看重行业前景的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
75中等
大厂校招薪资和福利有竞争力，但JD未明确具体薪资和福利，因此评分中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
技术栈前沿，涉及机器学习、分布式处理，能接触自动驾驶核心评估方法，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、PyTorch、TensorFlow、JAX、机器学习、分布式系统、自动驾驶
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在北京上海，需现场办公，JD未提及弹性或远程，生活平衡情况不明确。
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
75中等
自动驾驶对出行安全有社会价值，行业增长迅速，但JD未直接强调使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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