博世
AI Planning Expert_XC
AI Planning Expert_XC
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Pytorch
Tensorflow
强化学习
模仿学习
深度学习
端到端
自动驾驶
AI 估算 · 40k–60k
自动驾驶AI规划算法专家，技术门槛高，上海地区薪资竞争力强，博世平台稳定，综合薪酬优厚。
职位详情
关于这个职位
该职位负责自动驾驶AI规划模型的设计与编码，包括训练数据构建、预处理/后处理流程及仿真和实车评估
需要扎实的AI理论基础和C++/Python编程能力，适合希望在自动驾驶领域深耕的资深算法专家
最低要求
具有国内外知名大学计算机科学、人工智能、软件工程、自动化、车辆工程、机电一体化、电子工程或相关领域的硕士或博士学位，并有3年以上工作经验
较强的编程能力，熟悉C++和Python，熟练使用PyTorch或TensorFlow等框架，熟悉常见数据结构
扎实的AI理论基础，在以下技术领域中至少两个领域有丰富的研究或工程经验：CNN, RNN/GRU/LSTM, Transformer, GNN, Diffusion, Imitative Learning, Reinforcement Learning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规划模型的设计与编码
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规划模型预处理和后处理的设计与编码
负责AI规划模型的评估，包括仿真和实车测试中的开环和闭环评估
优先资格
加分项：具有端到端自动驾驶研发经验
加分项：具有高级智能驾驶系统量产经验
加分项：在顶级AI会议/期刊（如CVPR, ICLR, NeurIPS, ICML等）发表过论文
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 博世作为全球汽车零部件巨头，平台稳定，资源丰富，有机会参与量产级自动驾驶项目
- 聚焦端到端自动驾驶这一前沿方向，技术含量高，个人成长空间大
- 与顶尖团队合作，有机会接触真实车辆数据和工业级研发流程
- 内推奖励1万元，说明公司对该岗位人才重视度高
- 对技术深度和工程能力要求高，需要持续学习最新AI研究成果
- 可能需要频繁出差进行实车测试，工作节奏紧凑
- 适合具备扎实AI算法基础、对自动驾驶有强烈热情、希望参与前沿技术量产落地的资深算法工程师
缺点 / 挑战
- 自动驾驶量产落地复杂，工作压力大，需要处理多场景长尾问题
角色解读
- 从算法专家向技术负责人或架构师方向发展，带领团队进行自动驾驶规划系统研发
- 深入端到端自动驾驶前沿技术，成为行业顶尖专家
- 可横向拓展至感知、预测、控制等领域，或转向产品和技术管理岗位
- 负责自动驾驶AI规划模型的设计与编码，使用C++和Python实现核心算法
- 构建训练数据集，包括挖掘真实车辆数据并构造仿真场景数据
- 设计和编码预处理/后处理流程，确保模型输入输出符合规划需求
- 在仿真和实车环境中进行开环/闭环评估，迭代优化模型性能
- 熟练掌握C++和Python，以及PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
- 扎实的AI理论基础，熟悉CNN、RNN、Transformer、强化学习等至少两种技术
- 了解自动驾驶规划控制（PnC）系统，有端到端或量产经验者优先
- 具备良好的数据敏感度和工程能力，能自主设计数据集与评估方案
申请策略
- 了解博世自动驾驶业务布局和产品方向，在面试中展现对量产落地的理解
- 准备1-2个深入的技术分享，体现算法设计到工程实现的完整思路
- 突出自动驾驶相关的项目经验，尤其是端到端或规划控制方面的成果
- 强调在CNN/RNN/Transformer/强化学习等领域的实际应用案例，附上量化指标
- 展示C++和Python的工程能力，如参与过的系统架构设计或性能优化
- 如有顶会论文或专利，务必列出，这是重要加分项
- 熟悉自动驾驶规划控制（PnC）的基本原理，如路径规划、轨迹优化等
- 补充端到端自动驾驶的最新研究，如UniAD、VAD等模型结构
面试指南
- 采用STAR法则：描述场景、任务、行动和结果，突出个人贡献和量化成果
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合实践案例说明取舍，最后总结教训
- 对于开放性问题，可提出多种方案并比较优劣，体现系统思考能力
- 请详细介绍你参与过的AI规划模型项目，包括模型设计、数据处理和评估方法
- 对于端到端自动驾驶中的可解释性和安全性问题，你有什么解决方案？
- 如何构建一个高质量的仿真实训数据集来覆盖自动驾驶中的长尾场景？
- 在C++和Python混合编程中，你如何处理性能瓶颈？
- 描述一次你在强化学习或模仿学习算法调试中的经历，最终如何解决？
职位点评
71
综合评分
自动驾驶AI算法专家，技术前沿，薪资竞争力强，但工作压力大且WLB不明确。
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
适合追求技术前沿和职业成长、能够接受一定工作强度的资深AI算法专家。
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50
使命价值80
薪资福利
70中等
该职位薪资未明确披露，但博世作为世界知名的跨国企业，通常提供有竞争力的薪酬和福利，适合追求稳定与高回报的求职者。
薪资信号未披露（AI估算：40K-60K/月）
成长发展
85较高
该职位专注于端到端自动驾驶这一最前沿的技术方向，涉及AI规划模型全链路研发，能极大提升算法和工程能力，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、PyTorch、TensorFlow、Transformer、强化学习、模仿学习、端到端、自动驾驶
业务类型profit_center
工作生活
50较低
职位要求现场办公，未提及弹性工作或远程，工作地点在上海，具体办公环境未明确，无法判断WLB情况。
工作模式仅现场办公
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
自动驾驶行业正处于快速发展期，端到端技术具有巨大社会价值，加入博世能够参与前沿技术量产，推动智能出行变革。
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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