智元机器人
感知融合算法工程师
感知融合算法工程师
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Bytetrack
Deepsort
Ros 2
Sort
多视图几何
嵌入式部署
数据闭环
模型加速
状态估计
AI 估算 · 25k–45k
自动驾驶算法岗稀缺，上海一线城市，B轮融资中大型企业，薪资竞争力强，综合经验要求中位约35k/月。
职位详情
关于这个职位
作为感知融合算法工程师，你将负责多传感器融合的核心算法研发，包括目标跟踪、状态估计和场景理解，确保高实时性高可靠性
算法输出覆盖动态障碍物、占据栅格、静态矢量及行为预测，并推动嵌入式平台部署与数据闭环迭代
最低要求
计算机、Robotics、自动化、电子工程等相关专业
具备扎实的C++/python编程能力，掌握多视图几何、状态估计，精通至少一种主流跟踪算法（SORT/DeepSORT/JDE, ByteTrack, MHT, GM-PHD等）
熟悉自动驾驶或机器人架构（如Apollo/Autoware/ROS 2）
面对未知领域的问题，有很强的自学能力
工作职责
负责设计、实现和优化多传感器融合后的目标跟踪、状态估计、场景理解等核心算法，确保感知结果满足高实时性、高可靠性的要求
融合结果包括动态要素和静态要素，例如障碍物，占据栅格，静态矢量，还包括交通参与者行为预测等等
推动算法在嵌入式平台的部署效率和系统级的架构能力，从而优化计算效率和开发效率
分析实车测数据，定位感知瓶颈，驱动数据闭环迭代，与前端感知（检测/分割）、预测、规划模块协作，提升系统级性能
优先资格
有量产相关经验者，模型加速经验和网络量化经验者优先
在CVPR/ICCV/ECCV/NeurPS/ICLR/ACL/EMNLP等学术顶会有相关论文发表，或在相关国际竞赛中取得优异成绩者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦自动驾驶与机器人核心技术栈，行业前景广阔，技术壁垒高
- 有机会参与从算法设计到嵌入式部署的全流程，积累工程与量产经验
- 公司为B轮中大型企业，发展迅速，可深度参与产品迭代
- 与博士/竞赛获奖者共事，学术氛围浓厚
- 需要同时掌握算法与嵌入式部署技能，学习曲线较陡
- 适合对自动驾驶/机器人感知有热情，具备扎实C++与算法基础，追求技术深度与工程能力的求职者
缺点 / 挑战
- 算法要求高实时性、高可靠性，量产落地压力较大
- 涉及多模块协作，沟通成本较高
角色解读
- 横向发展：可深入前端感知（检测/分割）或预测/规划模块，成为全栈感知专家
- 纵向发展：从算法工程师到感知团队技术负责人/架构师，主导系统级方案
- 行业跃迁：积累自动驾驶/机器人核心算法经验，向高级/资深算法专家晋升
- 设计并优化多传感器融合算法，处理相机、激光雷达等数据，实现目标跟踪与状态估计
- 处理动态障碍物、静态矢量、占据栅格等融合结果，并输出行为预测
- 将算法部署到嵌入式平台，提升计算效率与系统架构能力
- 分析实车数据，驱动数据闭环迭代，与感知、预测、规划团队协作
- 扎实的C++/Python编程能力，精通多视图几何和状态估计
- 熟悉主流多目标跟踪算法，如SORT、DeepSORT、ByteTrack等
- 了解自动驾驶或机器人系统架构，如Apollo、Autoware、ROS 2
- 具备模型加速和部署经验者优先，对数据闭环有深入理解
申请策略
- 面试前准备一份项目深挖案例，涵盖问题定义、方案设计、实验对比与最终效果
- 了解智元机器人的产品方向（如人形机器人/自动驾驶），准备与业务结合的想法
- 重点突出多传感器融合、目标跟踪、状态估计等相关项目经验
- 强调使用C++/Python进行算法实现与优化的成果（如精度/速度提升）
- 如有量产或嵌入式部署经验，单独列出并说明性能指标
- 展示学术论文或竞赛成绩，体现研究能力
- 复习多视图几何与状态估计理论（如卡尔曼滤波、粒子滤波）
- 动手复现当前主流跟踪算法（ByteTrack、MHT等）
面试指南
- STAR法则：Situation-Task-Action-Result，清晰描述项目背景、任务、你的贡献与成果
- 对比分析：列举算法优缺点时，结合具体应用场景（如行人/车辆/密集场景）
- 工程思维：部署类问题强调trade-off，如模型量化、剪枝、知识蒸馏等策略
- 简要介绍你参与过的一个多传感器融合项目，包括难点和解决方案
- 请比较SORT和DeepSORT的异同，并说明各自的适用场景
- 如何评估目标跟踪算法的性能？常用的指标有哪些？
- 在嵌入式平台上部署算法时，你会如何权衡精度与速度？
- 描述一次你利用数据闭环方法优化感知算法性能的经历
职位点评
69
综合评分
自动驾驶感知算法岗位，技术前沿、成长性强，但WLB一般，薪资面议。
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
最适合追求技术成长、深度参与前沿算法研发、愿意为职业发展投入精力的求职者。
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40
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资面议但自主驾驶算法岗市场薪资偏高，B轮公司提供期权可能，福利项未在JD中明确，综合评估中等偏上。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展
85较高
技术栈前沿（多传感器融合、深度学习、嵌入式部署），鼓励论文发表，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多传感器融合、目标跟踪、状态估计、模型加速、网络量化、ROS 2
成长机会有相关论文发表、国际竞赛中取得优异成绩
业务类型profit_center
工作生活
40较低
上海现场办公，未提及弹性工作或WLB，自动驾驶行业通常需要加班处理实车数据。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
自动驾驶属于高速增长赛道，对社会交通效率有正向影响，研发岗位有技术创新意义。
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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