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【2027届校招】自动驾驶决策规划算法工程师（行泊一体方向）
【2027届校招】自动驾驶决策规划算法工程师（行泊一体方向）
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Cmake
决策规划
最优控制
机器学习
泊车
自动驾驶
行为预测
轨迹规划
AI 估算 · 20k–35k
自动驾驶算法人才稀缺，校招硕士起薪高，地平线上市企业，待遇处于行业上游。
职位详情
关于这个职位
这是地平线2027届校招的自动驾驶决策规划算法工程师岗位，专注于泊车和低速场景的决策规划模块开发，涉及语义地图构建、行为预测、轨迹规划等关键技术
你将参与自动驾驶泊车与主动安全功能的研发与迭代，与团队一起推动量产落地
适合对自动驾驶算法充满热情、具备扎实C++和数学基础的应届硕士生
最低要求
熟悉概率论、图搜索、数值优化等数学方法，了解数据融合、机器学习以及最优控制理论
熟悉常见机器人软件开发方式（如面向对象编程、单元测试、CI/CD）和工具（如Git、Bash、CMake、UML）
硕士及以上学历，计算机科学、自动化、机械工程、电子工程等相关专业背景
扎实的C/C++编程能力和动手实践能力
坚实的数学基础和良好的文献调研、理解能力
具备强烈的学习意愿、问题分析能力，敢于尝试新思路，追求卓越
同时稳重耐心，具备反思精神，能够在团队环境中积极协作
工作职责
负责开发泊车以及低速场景自动驾驶系统中的决策规划模块，包含语义地图构建、行为预测、行为决策和轨迹规划等关键技术
参与自动驾驶功能的开发和持续迭代，主要为泊车功能和主动安全特性
遵循最佳系统工程和软件工程实践，配合开发流程和团队协作，确保研发效率和产品质量
优先资格
在ICRA、IROS、RSS、IJRR、T-RO等高水平国际会议或期刊上发表过相关研究文章
拥有自动驾驶系统（包括ADAS）相关项目的开发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处自动驾驶高景气赛道，技术壁垒高，能接触完整量产流程
- 地平线为上市公司，平台稳定，导师和团队资源丰富
- 适合对自动驾驶有强烈兴趣、数学功底扎实、乐于解决复杂工程问题的应届硕士生
缺点 / 挑战
- 自动驾驶算法复杂度高，需要较强的数学和工程能力，且量产压力大，可能需要应对高强度开发节奏
角色解读
- 从算法工程师起步，逐步深入自动驾驶核心技术，可向技术专家或项目负责人方向发展
- 负责泊车和低速场景下的决策规划算法开发，包括语义地图构建、行为预测和轨迹规划等
- 需要扎实的C++编程能力，熟悉概率论、数值优化、机器学习等数学方法，掌握Git、CMake等工程工具
申请策略
- 了解地平线产品路线和泊车技术特点，在面试中展现对实际场景的思考
- 突出C++项目经验，尤其是机器人或自动驾驶相关课题
- 强调数学建模和算法实现能力，如有论文或竞赛经历务必突出
- 提前熟悉自动驾驶常见算法（如A*、RRT、EM planner），掌握Linux开发环境和C++现代特性
面试指南
- 回答算法问题时，先讲清问题定义，再给出方法思路，最后用实验/案例验证
- 行为问题用STAR法则，突出学习和解决困难的过程
- 请介绍一个你实现的路径规划或控制算法
- 你如何处理感知不确定性对决策规划的影响？如何调试一个轨迹跟踪中的震荡问题？你对泊车场景中的难点如何理解？如何设计一个保证实时性的决策规划模块？
- 复习概率论、数值优化、最优控制的核心概念，准备1-2个完整项目案例，熟悉常见决策规划框架
职位点评
75
综合评分
自动驾驶前沿算法岗，技术成长快，薪资有潜力，但工作强度与WLB不确定。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合追求技术深度和职业成长、对自动驾驶充满热情，且能接受现场高强度开发的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利72
成长发展88
工作生活55
使命价值80
薪资福利
72中等
薪资未在JD中披露，但行业整体待遇较高，公司为上市公司，薪酬福利有一定竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
88较高
岗位技术含量高，处于自动驾驶前沿，能积累稀缺的决策规划经验，技术成长快。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、机器学习、最优控制、行为预测、轨迹规划、CI/CD
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
要求现场办公，未提及弹性或远程，地点集中在北京上海核心区域，但工作强度可能较高，WLB不确定。
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
自动驾驶安全技术具有社会价值，行业处于高速增长期，能为未来出行的变革贡献价值。
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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