地平线
自动驾驶感知算法工程师
自动驾驶感知算法工程师
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
Bevformer
Pytorch
Tensorflow
Tensorrt
Yolo
深度学习
点云处理
计算机视觉
AI 估算 · 25k–40k
自动驾驶感知算法热门方向，地平线上市企业，北京/上海薪资水平较高，综合技能要求与市场行情估算。
职位详情
关于这个职位
这是一个自动驾驶感知算法工程师岗位，负责研发和优化基于深度学习和计算机视觉的目标检测、分割、预测等算法，并设计多传感器融合方案
你将处理长尾问题、部署算法到车载平台，推动自动驾驶系统的稳定性和精度提升
适合有计算机视觉和深度学习背景的工程师
最低要求
任职要求：
学历背景：计算机、电子工程、机器人、自动化等相关专业硕士及以上学历
技术能力：
熟练掌握深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉经典目标检测/分割模型（如 Mask R-CNN、BEVFormer、YOLO 系列等）
熟悉计算机视觉基础（相机模型、标定、多视角几何）和点云处理（如 PointNet、VoxelNet）
熟悉感知相关任务（如语义分割、车道线检测、动态目标检测等）
具备 C++/Python 开发能力，熟悉 Linux 环境及嵌入式部署优化（如 TensorRT、ONNX）
工作职责
工作职责
主要职责：
研发和优化基于深度学习、计算机视觉的目标检测、分割、识别与预测算法（如车道线、交通标志、红绿灯、路沿、动态障碍物、轨迹预测等）
设计多传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）融合的环境感知方案，提升系统的稳定性和精度
构建大规模场景数据集，设计数据挖掘与标注策略，优化模型训练 pipeline
针对实际场景中的长尾问题（如极端天气、遮挡、低光照等）进行算法优化与创新
将算法部署到车载计算平台（如 NVIDIA、地平线等），实现高性能实时推理
优先资格
经验要求：
有行车泊车感知等相关经验优先
在 CVPR/ICCV/ECCV/IROS等顶会或期刊发表相关论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 自动驾驶是高速增长赛道，技术前沿，个人技能积累快
- 地平线作为上市大公司，平台资源丰富，技术氛围浓厚
- 算法部署和优化经验稀缺，市场价值高，跳槽薪资涨幅大
- 长尾问题处理复杂，算法落地难度大，需要持续创新
- 对数学和编码能力要求高，需要深度掌握计算机视觉和深度学习
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高，项目交付周期紧张，需要较强的抗压能力
- 适合对自动驾驶充满热情、有扎实计算机视觉和深度学习背景、愿意挑战复杂工程问题的工程师
角色解读
- 从算法工程师向高级算法工程师、技术专家方向发展，深耕感知技术
- 可转向自动驾驶系统架构师或团队技术负责人，负责整体感知方案
- 也可跨领域向决策规划、控制等方向拓展，成为全栈自动驾驶人才
- 研发和优化目标检测、分割、识别与预测算法，如车道线、交通标志、动态障碍物等
- 设计多传感器融合方案，提升环境感知系统的稳定性与精度
- 构建大规模场景数据集，优化模型训练 pipeline 并处理长尾问题
- 将算法部署到车载计算平台，实现高性能实时推理
- 熟练掌握 PyTorch/TensorFlow，熟悉 YOLO、BEVFormer 等经典模型
- 扎实的计算机视觉基础，包括相机模型、多视角几何和点云处理
- C++/Python 开发能力，熟悉 Linux 环境及嵌入式部署优化（TensorRT、ONNX）
- 有论文发表或行车泊车感知经验者优先，表明较强的研究能力
申请策略
- 提前了解地平线的产品线（如征程芯片）和自动驾驶方案，面试时可结合自身经历讨论
- 准备好一个完整的感知算法项目案例，从数据、模型到部署的流程
- 突出深度学习项目经验，特别是目标检测、分割或点云相关
- 强调论文发表或竞赛获奖经历，展示研究能力
- 详细描述模型部署优化经验（TensorRT、ONNX）和 C++ 编码能力
- 系统学习 BEVFormer、VoxelNet 等前沿感知模型
- 练习使用 TensorRT 或 ONNX Runtime 进行模型加速
- 熟悉 Linux 开发环境下的多线程、内存优化技巧
面试指南
- 对于项目介绍，采用 STAR 法则：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和技术难点
- 对于技术原理问题，先给出定义，再解释关键步骤，最后对比优缺点
- 对于部署优化问题，从模型剪枝、量化、算子融合、硬件适配等方面展开
- 请介绍一下你参与过的目标检测项目，以及遇到的困难和解决方案
- 如何设计多传感器融合方案？请举例说明
- 如何处理自动驾驶中的长尾问题（如极端天气）？
- 解释一下 BEVFormer 的原理，以及与传统方法的区别
- 如何将模型部署到边缘设备并保证实时性？
职位点评
70
综合评分
上市大厂、自动驾驶前沿技术、专业成长空间大，但WLB一般。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，愿意为前沿技术投入时间精力。
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75
薪资福利
70中等
JD未提及具体薪资福利，但地平线作为上市大公司，薪资待遇在行业中处于较高水平，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
职位涉及自动驾驶前沿技术，能深度接触深度学习、多传感器融合、嵌入式部署等，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、计算机视觉、PyTorch、TensorFlow、BEVFormer、YOLO、TensorRT
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或远程，自动驾驶团队通常加班较多，WLB一般。
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
75中等
自动驾驶行业高速增长，对社会交通效率和安全有正面影响，但JD未强调使命价值。
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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