博世
辅助驾驶感知与后处理开发工程师-XC
辅助驾驶感知与后处理开发工程师-XC
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
苏州市 / 上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Deepsort
Occ
Yolo
传感器融合
泊车感知
深度学习
目标检测
目标跟踪
自动驾驶
AI 估算 · 20k–40k
自动驾驶感知领域技术含量高，博世平台好，薪资具有竞争力，结合市场水平估算。
职位详情
关于这个职位
作为博世辅助驾驶感知与后处理开发工程师，你将专注于自动驾驶感知模块与后处理系统的设计与优化，深入参与泊车感知算法开发
该职位涉及车位检测、跟踪及环境建模等关键技术，需要扎实的C++/Python编程能力和深度学习应用经验，适合在自动驾驶领域有3年以上经验的工程师
最低要求
计算机、自动化、电子工程、 robotics 或相关专业本科及以上学历
年以上自动驾驶感知或后处理相关开发经验，熟悉摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多传感器融合技术
熟练掌握 C++/Python，具备良好的算法实现与工程化能力
熟悉深度学习在感知任务中的应用，掌握常见目标检测、跟踪、分割模型（如 YOLO、Mask R-CNN、DeepSORT 等）
具备泊车感知或相关场景（如车位识别、freespace 检测、OCC 建模）的实际项目经验
了解自动驾驶系统架构，具备模块接口设计与系统集成经验
具备较强的逻辑思维、问题定位与解决能力，能够独立推进技术任务
工作职责
负责自动驾驶感知模块与后处理系统的接口定义、方案设计及持续优化，确保系统高效稳定运行
深入参与泊车感知相关算法开发与迭代，包括但不限于：
车位检测与跟踪
RoadMarker 与 WheelStop 跟踪
Freespace 与 OCC（Occupancy）后处理
负责 MidTrim 与 EntryTrim 之间的后处理模块迁移与整合，确保系统兼容性与性能提升
协同上下游团队，推动感知-规划-控制链路的技术落地与性能优化
撰写技术文档，完成算法测试、验证与部署，支持实车路测与问题排查
优先资格
具有两段式端到端自动驾驶项目经验者优先
熟悉 MidTrim/EntryTrim 系统或相关嵌入式平台者优先
具备模块迁移、系统重构或算法部署优化经验者优先
在顶级会议（CVPR、ICCV、IROS等）或期刊发表过相关论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 博世作为汽车零部件巨头，技术积淀深厚，平台稳定，提供良好的学习和成长环境
- 自动驾驶感知是行业热点，技术前沿，能积累丰富的实战经验
- 职位涉及多传感器融合和深度学习，技能市场认可度高
- 自动驾驶技术迭代快，需要持续学习和跟进最新研究
- 实车路测与问题排查可能涉及复杂场景，调试难度大
- 跨团队协作要求高，需要良好的沟通和接口定义能力
缺点 / 挑战
- 适合有3年以上自动驾驶感知经验、热爱技术、乐于挑战的工程师，尤其对泊车场景感兴趣者
角色解读
- 向自动驾驶感知系统架构师或技术专家方向发展，深入算法创新
- 可转向规划、控制或系统集成等上下游领域，扩展技术广度
- 在博世内部可晋升为技术主管或项目负责人，管理团队
- 负责自动驾驶感知模块与后处理系统的接口定义和方案设计，确保系统高效稳定
- 深入参与泊车感知算法开发，包括车位检测与跟踪、RoadMarker与WheelStop跟踪、Freespace与OCC后处理
- 进行MidTrim与EntryTrim之间的后处理模块迁移与整合，提升系统兼容性与性能
- 熟练掌握C++和Python，具备算法实现与工程化能力
- 熟悉深度学习在感知任务中的应用，掌握YOLO、Mask R-CNN、DeepSORT等模型
- 具备多传感器融合（摄像头、毫米波雷达、激光雷达）经验
申请策略
- 了解博世XC（自动驾驶）部门的业务方向，在面试中展现对泊车场景的理解
- 准备一个完整的感知项目案例，从接口定义到部署的全流程
- 突出自动驾驶感知项目经验，尤其是泊车相关（车位检测、Freespace等）
- 强调C++/Python编程能力和算法优化经历
- 列出使用的深度学习模型和传感器融合方案
- 补充端到端自动驾驶或两段式架构的知识
- 熟悉嵌入式平台（如MidTrim/EntryTrim）的优化流程
- 学习系统重构和迁移的经验，可通过开源项目实践
面试指南
- 项目介绍遵循STAR原则：情境、任务、行动、结果，突出你的贡献和难点解决
- 性能优化问题从算法层面（模型剪枝、量化）和工程层面（多线程、C++优化）展开
- 接口设计强调模块化、通用性和文档规范
- 请介绍一个你参与过的泊车感知项目，包括车位检测和跟踪的实现细节
- 如何优化Freespace或OCC后处理算法的性能？
- 描述多传感器融合中时间同步和坐标变换的处理方法
- 你如何设计模块接口以保证上下游兼容性？
- 在深度学习中，目标检测模型在自动驾驶场景中面临哪些挑战？
职位点评
68
综合评分
前沿技术岗位，薪资有竞争力，但工作方式和WLB不明，需要现场办公。
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、愿意在自动驾驶感知领域深耕的求职者，对生活平衡要求较低。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
60中等
薪资未公开，但博世作为大公司，薪酬福利体系完善，预计处于市场中等偏上水平。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
85较高
自动驾驶感知是前沿技术领域，职位涉及算法开发与优化，能显著提升技术能力，但JD未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、深度学习、目标检测、目标跟踪、泊车感知、传感器融合
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在苏州/上海，需要现场办公，未提及弹性工作或WLB信息，可能有一定工作强度。
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
自动驾驶是高速增长赛道，对社会交通效率和安全有积极影响，职位创新性高。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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