博世
智驾系统架构师_XC
智驾系统架构师_XC
发布于 大约 16 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
本科
研究与开发 (研发)
深度学习
PyTorch
TensorFlow
嵌入式开发
运动规划
ROS/ROS2
BEV
AI 估算 · 30k–50k
高级架构师岗位，技术栈前沿，博世平台稳定，薪资有竞争力，月薪3-5万合理。
职位详情
关于这个职位
该职位负责城市无图端到端自动驾驶系统的算法架构设计，涉及感知、预测、规划等核心模块，需主导全链路架构开发与跨团队协作
适合有丰富自动驾驶工程落地经验、精通C++和深度学习的高级工程师
最低要求
电子信息, 车辆工程，计算机、软件工程等本科以上学历等
编程语言: 精通C++，3年以上嵌入式复杂系统开发经验，熟悉ROS/ROS2框架，熟练使用linux开发系统
至少完整参与过一个城市无图NOA项目的工程化落地，并在其中主导模块算法架构设计
工具链: 精通Docker、Git
仿真平台（如CARLA、LGSVL），数据平台、模型训练框架（如PyTorch、TensorFlow）等
至少主导过下列任意一个模块的开发过程：
）熟悉深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）在计算机视觉中的应用，包括目标检测（如YOLO、Faster R-CNN、DETR）、语义分割（如SegNet、DeepLab）、实例分割、车道线检测、可行驶区域分割等
）熟悉BEV（Bird's Eye View）感知技术，如BEVFormer、LSS（Lift, Splat, Shoot）等，以及时序融合技术
）熟悉环境建模技术，包括栅格图（Grid Map）、占据网络（Occupancy Network）、动态场景图（Scene Graph）等
）熟悉常见的运动规划算法，如A、D、RRT*、Lattice Planner、EM Planner等，以及基于优化（如MPC）的规划方法
）熟悉强化学习（RL）或模仿学习（IL）在二阶段规划中的应用，以及端到端规划工程应用的问题和前沿进展
工作职责
系统架构设计：城市无图E2E平台的算法系统架构开发，主导设计从传感器原始数据输入到车辆控制指令输出的全链路软件架构，定义清晰的模块边界，模块功能和任务、算法模块间接口协议和数据流
UML文档化设计变更的评审结果
算法方案评审： 评审感知、建图，预测、规划等核心算法的技术方案，评估工程可行性以及与现有架构的兼容性，提出算法模块的改进建议
功能评测建立：建立评估系统功能性能的多分类场景集，根据模块功能链路架构，评估不同发版之间的性能提升和回退，对模块提出量化的修改要求和架构变更需求
跨团队合作：强有力的推动和协调能力，能够与TPM，各模块开发团队（感知、预测、规划、控制、底层系统）及测试团队紧密合作，统一技术认知，确保架构方案的成功实施
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 博世作为跨国巨头，平台实力雄厚，项目资源丰富，技术积累深厚
- 参与行业最前沿的城市无图端到端自动驾驶系统设计，技术含金量高
- 提供具有竞争力的薪资福利，以及完善的职业发展体系
- 要求极高的技术综合能力，需同时掌握感知、规划、系统架构等多领域知识
- 跨团队协调工作量大，需要较强的推动力和沟通技巧
- 自动驾驶行业竞争激烈，技术迭代快，需要持续学习跟进
- 适合已有完整自动驾驶项目落地经验、追求技术深度和系统思维的高级工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向自动驾驶系统总架构师发展，主导更大范围的架构设计和技术决策
- 转向研发管理岗位，带领团队实现从架构到量产的全流程
- 深耕端到端自动驾驶前沿技术，成为行业算法专家
- 设计城市无图端到端自动驾驶系统的全链路算法架构，定义模块边界与接口协议
- 评审感知、预测、规划等核心算法的技术方案，评估工程可行性与架构兼容性
- 建立多分类场景集和评测体系，量化不同版本间的性能变化并提出架构优化需求
- 推动跨团队协作，与TPM、开发及测试团队统一技术认知，确保架构落地
- 精通C++，具备3年以上嵌入式系统开发经验，熟悉ROS/ROS2及Linux开发环境
- 深入理解深度学习模型在视觉中的应用，如目标检测、语义分割、BEV感知等
- 掌握常见运动规划算法（如A*、EM Planner、MPC）以及端到端规划方法
- 熟悉Docker、Git等工具链，以及仿真平台和数据训练框架
申请策略
- 在面试中展现系统思维和架构决策能力，准备一份全链路架构图作为讨论基础
- 了解博世在自动驾驶领域的战略方向，特别是其跨域平台方案
- 突出主导的城市无图NOA项目架构设计经验，用具体案例展示系统设计能力
- 强调C++和嵌入式的工程能力，列出相关项目中的技术难点和解决方案
- 展示对深度学习、运动规划等算法的深入理解，最好有算法创新或优化成果
- 补充端到端自动驾驶的最新进展，如UniAD、VAD等模型架构
- 提升对仿真平台（如CARLA）和数据闭环工具链的实际操作能力
面试指南
- 采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，重点突出架构决策和量化成果
- 对比不同技术方案时，从性能、复杂度、可维护性等维度进行系统分析
- 沟通协作案例中，强调统一技术认知和解决冲突的具体方法
- 请详细描述你主导的一个城市无图NOA项目的架构设计过程
- 如何平衡算法效果（如感知精度）与工程实现（如实时性、资源消耗）？
- 你认为当前端到端自动驾驶的主流技术路线有哪些优缺点？
- 举一个你成功推动跨团队协作完成复杂项目的例子
- 如何设计评测场景集来有效评估系统性能的提升？
职位点评
74
综合评分
博世智驾架构师，前沿技术栈，高研发投入，但工作强度可能较大。
更适合这类人
适合追求技术前沿与高成长性，对工作生活平衡要求不极致的求职者。
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
博世作为跨国巨头，薪资水平具有竞争力，但JD未明确薪酬范围，需面议确定。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
职位涉及端到端自动驾驶、BEV感知等前沿技术，成长空间大，但JD未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、ROS2、BEVFormer、Transformer、深度学习、运动规划
业务类型profit_center
工作生活
60中等
仅现场办公，地点上海，未提及弹性工作或加班情况，生活平衡一般。
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
80较高
自动驾驶是高速增长赛道，对社会交通效率有积极影响，技术驱动创新。
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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