博世
辅助驾驶AI Planning工程师_BCSC
辅助驾驶AI Planning工程师_BCSC
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Cnn
Diffusion
Gnn
Pytorch
Reinforcement Learning
Tensorflow
自动驾驶
AI 估算 · 30k–50k
自动驾驶AI算法工程师在上海薪资水平较高，博世外企福利完善，硕士3年以上经验合理区间。
职位详情
关于这个职位
该职位负责辅助驾驶AI Planning模型的设计与编码，包括构建训练数据集、模型前后处理以及仿真与实车评估
作为自动驾驶核心算法工程师，您将参与从数据到模型上车的全流程，是极具技术挑战的岗位
最低要求
· 国内外知名高校计算机科学、人工智能、软件工程、自动化、车辆工程、机电一体化、电子工程或相关专业硕士或博士学历，3年以上工作经验
· 编程能力扎实，熟悉C++和Python，熟练使用PyTorch或TensorFlow等框架，熟悉常见数据结构
· AI理论基础扎实，在以下技术领域至少有两个有丰富的研究或工程经验：CNN、RNN/GRU/LSTM、Transformer、GNN、Diffusion、模仿学习、强化学习等
· 对自动驾驶行业充满热情，具有良好的沟通能力和团队合作精神
工作职责
· 负责AI Planning模型的设计与编码
· 负责创建训练数据集，包括挖掘真实车辆数据和构建仿真数据
· 负责AI Planning模型的预处理和后处理的设计与编码
· 负责AI Planning模型的评估，包括仿真和实车测试中的开环和闭环评估
优先资格
· 具备端到端自动驾驶研发经验者优先
· 具备高级智能驾驶系统量产经验者优先
· 在顶级AI会议/期刊（如CVPR、ICLR、NeurIPS、ICML等）发表过论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 自动驾驶是未来十年最具前景的领域之一，技术含量高，职业天花板高
- 博世作为全球领先的汽车技术供应商，提供完善的研发体系和全球协作机会
- 涉及数据、模型、评估全链路，能快速提升综合算法工程能力
- 工作内容紧跟学术前沿，有机会应用Transformer、Diffusion等新技术
- 自动驾驶评测场景复杂，可能需要面对大量的数据迭代和问题排查
- 行业竞争激烈，需要持续学习新知识，保持技术敏锐度
缺点 / 挑战
- 对算法和工程能力要求都很高，需要同时掌握C++和Python，入门门槛较高
- 适合对自动驾驶充满热情，具备扎实AI基础和强编程能力，喜欢挑战技术难题的工程师
角色解读
- 从AI Planning模型开发起步，逐步深入自动驾驶核心技术，成为算法专家
- 可向技术专家或技术管理方向发展，带领团队负责更大范围的自动驾驶功能研发
- 随着自动驾驶行业的发展，有机会参与行业标准制定，或在更前沿的端到端自动驾驶方向持续深耕
- 负责自动驾驶AI Planning模型的算法设计与代码实现，这是自动驾驶决策规划的核心环节
- 构建训练数据集，包括从真实车辆数据中挖掘有效场景，并在仿真环境中构造补充数据
- 设计并实现模型前后处理逻辑，确保模型输出能适配下游控制模块
- 在仿真和实车环境中对模型进行开环与闭环评估，并根据测试结果迭代优化
- 精通C++和Python，能够高效实现深度学习模型推理和训练，熟悉PyTorch或TensorFlow
- 扎实的AI理论基础，对CNN、Transformer、GNN等至少两种主流模型有深入研究
- 理解自动驾驶的感知、预测、规划、控制全链路，熟悉数据闭环和评估方法
- 良好的工程能力与团队沟通能力，能够与上下游团队高效协作
申请策略
- 了解博世在上海的研发中心主要业务，可提前关注自动驾驶产品方向
- 建议在简历中突出团队协作和沟通能力，因为岗位需要多方合作
- 突出AI相关项目经历，尤其是规划、预测或自动驾驶相关课题
- 展示C++和Python的熟练度，以及深度学习框架的实际应用
- 如果有顶级会议论文或自动驾驶量产项目，务必重点标注
- 强调在Transformer、GNN等前沿模型上的实践经验
- 深入掌握至少两种主流深度学习模型，并能有实际代码实现
- 熟悉自动驾驶数据闭环，了解仿真工具如CARLA、SUMO等
面试指南
- 对于项目经验题，采用STAR法则，重点突出项目背景、你的贡献、技术难点和成果
- 对于设计题，可以从数据采集、模型选型、训练评估、迭代上线等维度展开，展示完整思维
- 对于技术基础题，结合具体代码和框架说明，展现扎实的工程能力
- 请介绍你过去做过的AI模型项目，特别是什么挑战和如何解决的
- 如何设计一个自动驾驶决策规划模型？数据如何获取和标注？
- C++和Python混合编程中如何优化性能？
- 你对端到端自动驾驶有什么看法？
- 如何评估一个规划模型的好坏？
职位点评
74
综合评分
技术前沿的自动驾驶AI算法岗，薪资竞争力不明确，但成长空间大，WLB状态未知。
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
该职位最适合追求技术成长、对自动驾驶有强烈兴趣的工程师，愿意接受挑战和持续学习。
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80
薪资福利
70中等
JD未披露具体薪资和福利，但博世作为跨国巨头，薪酬福利体系成熟，整体具有竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
该职位涉及自动驾驶核心算法，技术栈前沿，能深度参与AI规划模型研发，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、PyTorch、TensorFlow、CNN、Transformer、GNN、Reinforcement Learning
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确工作模式与加班情况，作为外企可能相对灵活，但存在不确定性。
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
80较高
自动驾驶技术对提升交通安全与出行效率有重要社会价值，行业前景广阔。
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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