博世
USS超声波感知算法工程师_BCSC
USS超声波感知算法工程师_BCSC
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Autosar
Canoe
嵌入式开发
目标检测
算法研发
车规级开发
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
博世车规级算法岗，技术栈深入且系统性强，平台佳但工程要求高，WLB一般。
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。
薪资怎么样
33K
比算法优化工程师中位数低
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 1100 个在招
市场机会
选择不多
无锡 · 算法优化工程师 · 4 个在招
职位详情
关于这个职位
作为博世车载超声波感知（USS）团队的一员，你将负责从系统架构设计到核心算法研发的全过程，包括信号处理、目标检测跟踪与分类识别
你需要将算法在车规级嵌入式平台上进行部署、调优与测试，并处理量产项目中的各类技术问题，参与国际化技术交流
最低要求
本科及以上学历，计算机、电子、自动化、车辆工程等相关专业
精通C++与Python，扎实的数据结构与算法基础
熟悉CMake/Conan/Bazel等构建工具，具备AI辅助编程及Python数据工具链开发能力
年及以上车规嵌入式开发经验，熟悉Infineon/NXP/Renesas/ST等主流MCU及工具链
深入理解AUTOSAR CP/AP架构与SWC开发
具备Linux/QNX等POSIX系统的应用层架构与中间件设计经验
年以上基于Elmos ASIC（521.42/44及524.17/20系列）的量产开发经验，精通DSI3/PSI5/SPI协议及寄存器级驱动开发
掌握超声波回波/包络处理、三角多边定位、聚类追踪、侧向检测、车位角点识别、高度分类及故障诊断，具备独立交付PDC/MEB量产方案的能力
精通CAN/CAN FD/车载以太网及网络管理
熟练使用Vector工具链（CANoe、vTESTstudio等）进行总线仿真、数据分析与在环测试
逻辑严谨，具备独立主导现场问题攻坚与跨团队协作能力
工作职责
负责基于AK2超声波传感器的USS感知系统架构设计、核心算法研发与下一代算法创新，涵盖信号处理、目标检测跟踪、分类识别等核心模块
负责量产客户项目中USS感知模块的系统集成、适配标定、Corner Case根因分析与缺陷闭环，遵循ASPICE流程输出高质量技术设计文档与接口控制文件
协同嵌入式团队完成算法在目标计算平台上的部署与性能调优，参与SiL/HiL/ViL在环测试验证及日常开发迭代交付
构建Python自动化数据分析与回放工具链，运用AI辅助编程工具提升研发效能
探索深度学习在超声波信号增强与特征分类中的工程化应用
跨职能协作，主导现场复杂技术问题的攻坚与定位，参与国际化技术交流与英文技术文档撰写
优先资格
具备L2+级泊车（APA/HPA/AVP）完整量产交付经验，或具备ISO 26262（ASIL-B及以上）/SOTIF功能安全开发实践优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 博世作为全球领先的汽车零部件供应商，项目直接面向量产，能积累宝贵的车规级开发经验和行业口碑
- 工作内容涉及从底层驱动到上层算法的完整技术栈，技术深度和广度兼备，能快速提升系统级工程能力
- 参与国际化技术交流，接触前沿的汽车电子技术标准和工作流程（如ASPICE、ISO 26262）
- 车规级开发对代码质量、稳定性和安全要求极高，工作需要非常严谨，且需遵循严格的开发流程
- 技术栈专业性极强（如Elmos ASIC、特定传感器），需要持续学习特定领域的知识，短期内形成壁垒
缺点 / 挑战
- 量产项目时间紧迫，可能面临处理复杂现场问题（Corner Case）的较大压力和跨部门协调的挑战
- 追求技术深度、对汽车电子和嵌入式系统有浓厚兴趣，且能够接受严谨工程流程和一定工作压力的资深工程师
角色解读
- 技术专家路线：可深耕超声波或融合感知算法领域，成为特定技术模块的资深专家或技术负责人
- 架构师路线：随着系统设计经验积累，可向感知系统架构师或更高层级的算法架构师方向发展
- 管理路线：在技术能力出色且展现领导力后，可转向技术团队管理岗位，负责更大的项目或团队
- 设计并研发用于汽车泊车辅助系统（USS）的核心感知算法，如超声波信号处理、目标检测与跟踪
- 负责将算法在车规级芯片（如Elmos ASIC）上进行集成、适配和性能优化，确保满足量产要求
- 解决量产项目中遇到的复杂技术问题（Corner Case），进行根因分析并推动问题闭环
- 构建自动化工具链以提升研发效率，并探索深度学习在传统超声波感知领域的创新应用
- 精通C++和Python编程，具备扎实的数据结构、算法和嵌入式开发功底
- 深入理解车规级嵌入式系统架构（AUTOSAR CP/AP）和主流MCU芯片平台
- 掌握超声波感知信号处理链路（从原始信号到目标输出）的核心算法原理与工程实践
- 熟悉车载网络协议（CAN/以太网）及相应的测试工具链（如Vector CANoe）
申请策略
- 仔细研读JD中提到的Elmos ASIC型号和协议（DSI3/PSI5/SPI），在简历或面试中展示相关了解会是加分项
- 博世重视流程和协作，在面试中可以准备一个体现你如何遵循流程解决复杂问题、并进行跨团队协作的例子
- 提前了解博世在汽车底盘和泊车辅助领域的产品和技术方向，展现你对行业和公司的热情
- 突出5年以上车规级嵌入式开发的具体项目经验，特别是与ECU、MCU和底层驱动相关的经历
- 详细描述使用C++/Python进行算法开发、工具链构建或性能优化的项目案例
- 明确列出对AUTOSAR架构、主流MCU（如Infineon/NXP）和车载网络协议的掌握程度
- 如有超声波传感器、信号处理或任何感知算法（如雷达、摄像头）相关经验，务必重点展示
- 可以系统复习或学习汽车功能安全（ISO 26262）和SOTIF的基本概念，以符合优先资质要求
面试指南
- 使用STAR原则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验和解决问题的过程
- 强调系统思维，从问题现象出发，通过数据分析和实验逐步定位根因，并最终形成闭环解决方案
- 在谈论技术方案时，不仅要说明‘做了什么’，更要阐述‘为什么这么做’的权衡考量（如性能、安全、成本、可维护性）
- 请描述一个你负责的、最复杂的车规级嵌入式算法项目，你在其中的具体角色和解决了哪些关键技术挑战？
- 你如何处理量产过程中遇到的、在仿真测试中未复现的‘Corner Case’问题？请举例说明你的分析思路
- 如果让你为一个新的超声波传感器芯片（如Elmos ASIC）设计驱动和集成方案，你的整体思路和步骤是什么？
- 你如何看待将深度学习算法应用于传统的超声波感知领域？请谈谈你的看法和潜在挑战
- 在与嵌入式硬件团队、测试团队以及客户进行协作时，你遇到过哪些困难？你是如何推动问题解决的？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
作为博世的高级技术岗位，薪资福利体系应较为完善，具备市场竞争力，但具体薪酬未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
职位要求深入的车规级嵌入式开发和算法技能，提供从硬件驱动到系统算法的全栈技术挑战，且有明确的行业标准和流程学习机会。
技术前沿主流现代技术
技术栈C++、Python、AUTOSAR、Elmos ASIC、DSI3、PSI5、CANoe、Linux、QNX
成长机会下一代算法创新、探索深度学习在超声波信号增强与特征分类中的工程化应用
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点为无锡，属二线城市，生活成本相对可控。但JD中强调现场问题攻坚和项目交付，暗示工作强度可能不低。
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
在博世这样的行业巨头参与提升驾驶安全的汽车核心部件研发，具有明确的社会价值和技术影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号有益科技、提升全球生活品质
创新程度积极采用新技术
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