博世
泊车感知算法工程师_XC
泊车感知算法工程师_XC
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
Bev
Occupancy Network
Pytorch
多传感器融合
泊车算法
计算机视觉
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
博世自动驾驶核心算法岗，技术前沿，平台稳定，适合深耕CV与自动驾驶领域的人才
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
与自动驾驶中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1170 个在招 · 其中自动驾驶 18 个
市场机会
选择面较广
上海 · 自动驾驶 · 约 210 个在招
职位详情
关于这个职位
负责博世自动泊车（APA/RPA/AVP）感知算法的研发与量产落地，聚焦Freespace和Occupancy占用感知技术
需基于多传感器融合解决车库场景下的空间占据表示、障碍物检测及弱光遮挡等难点，并完成从模型训练到车载部署的全流程交付
最低要求
硕士及以上学历，计算机、自动化、电子信息、模式识别等相关专业
扎实的计算机视觉、深度学习基础，熟悉相机成像、多视几何、BEV、Transformer、体素/栅格表示
熟练 PyTorch，C++ / Python，熟悉 OpenCV、PCL
了解 ONNX、TensorRT、模型量化、车载 SOC 部署
熟悉车载传感器特性，做多相机标定、时空同步、传感器融合
能独立分析实车日志、构建评测指标，对稠密感知的误差来源有较强定位能力
良好工程素养，有量产交付意识，熟悉算法从训练、仿真到实车验证全流程
工作职责
负责自动泊车（APA / RPA / AVP）感知算法研发与量产落地，聚焦 Freespace、Occupancy（OCC）占用感知，构建车库场景空间占据表示
基于图像、点云、多相机 BEV 架构开发占用网络、可行驶区域、空车位空间检测，输出稠密空间占据、占用流、障碍物体素表示
负责多传感器（摄像头、超声、毫米波雷达）与 OCC / Freespace 的融合，解决地下车库弱光、反光、遮挡、异形车位、低矮障碍物等难点
参与端到端泊车感知 / 规划联合方案调研、预研与验证
搭建泊车场景 OCC / Freespace 数据集，设计标注、数据筛选、仿真增广、自动评测体系
完成模型训练、损失设计、后处理、量化压缩与车载部署
实车调试，基于日志、点云、图像、标定数据定位召回、误报、时序漂移问题，持续提升稠密感知的精度、时延与鲁棒性
和规划、控制、测试、标定团队对齐感知输出接口、指标体系（占用准确率、空区域召回、边缘精度等），推动算法迭代交付
跟踪 BEV、Occupancy、Sparse / Dense 占用、端到端自动驾驶感知前沿，评估新技术在泊车场景的落地价值
优先资格
有 Freespace 或 Occupancy / OCC 算法开发经验优先，有稠密占用网络、可行驶区域分割项目经验
有泊车场景（地下车库、室内）感知经验加分
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托博世全球领先的汽车零部件平台，技术落地场景真实且稳定
- 需解决地下车库等复杂非结构化环境的感知难题，对算法鲁棒性要求极高
- 具备扎实CV/DD理论基础，且有量产项目经验的自动驾驶算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向自动驾驶感知专家、算法架构师或技术管理方向发展，深耕高阶自动驾驶领域
- 负责自动泊车系统的感知算法研发，特别是Freespace和Occupancy网络的构建与优化
- 精通计算机视觉、深度学习框架（PyTorch）、多传感器融合技术及车载嵌入式部署
申请策略
- 关注博世在智能驾驶领域的最新布局，准备关于复杂场景感知难点的技术问答
- 突出Occupancy/Freespace相关项目经验，强调多传感器融合及车载部署实战成果
- 深入理解BEV架构及Transformer在视觉任务中的应用，掌握模型量化与加速技术
面试指南
- 采用STAR法则，重点阐述技术选型依据、难点攻克过程及最终量化指标提升
- 请详细介绍你之前项目中Occupancy Network的设计思路及遇到的挑战
- 如何处理地下车库中的弱光和反光干扰？
- 在多传感器融合中，如何解决时空同步问题？
- 复习BEV、Transformer基础理论，准备1-2个完整的算法落地案例，包括数据处理、训练、部署全流程
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
作为跨国巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬及完善的福利体系，稳定性高。
薪资信号市场水准 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
85较高
涉及自动驾驶前沿技术如BEV、Occupancy及端到端方案，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈BEV、Occupancy、Transformer、PyTorch、TensorRT
业务类型profit_center
工作生活
60中等
传统车企/零部件供应商节奏相对互联网稍缓，但算法研发仍有项目交付压力。
工作模式未明确
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
70中等
致力于提升驾驶安全与便利性，通过技术创新改善用户出行体验。
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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