吉利汽车
智能驾驶感知算法开发岗
智能驾驶感知算法开发岗
发布于 1 分钟内普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
Cuda
Pytorch
Tensorflow
Tensorrt
深度学习
自动驾驶
计算机视觉
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
自动驾驶前沿技术，薪资有竞争力，成长空间大，但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
比自动驾驶中位数低
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 1230 个在招 · 其中自动驾驶 31 个
市场机会
选择适中
杭州 · 自动驾驶 · 23 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责吉利汽车智能驾驶泊车域的视觉AI算法研发与产品化，涵盖前周视感知、环视感知等核心模块
你将参与深度学习模型的设计、训练、优化与多平台部署，推动自动驾驶视觉感知技术的落地
适合具备扎实算法功底和深度学习经验的工程师，能够深入自动驾驶核心技术栈
最低要求
数学、电子信息、计算机、车辆、自动化等相关专业
较好的数学功底与算法理论基础，熟练掌握深度学习和计算机视觉的基本方法
熟悉Pytorch、TensorFlow、Caffe等深度学习框架中的一种，熟练掌握网络的训练和优化方法
熟练使用C/C++、Python
熟悉Tensorrt/TIDL/NCNN模型推理框架，熟悉CUDA/DSP并行算子开发
具有ADAS和自动驾驶相关项目经验者优先
工作职责
负责自动驾驶泊车域-视觉AI相关算法与产品化等研究开发，包括前周视感知、环视感知等
负责自动驾驶视觉AI模型的设计、开发、平台部署、测试工作，检测任务包括2D检测、语义分割、3D目标检测等
优化深度学习模型的结构与性能，进行模型量化蒸馏、压缩加速，平台，在多平台进行算子优化，耗时加速，资源优化
负责视觉数据标注规范制定，数据挖掘，数据处理等工作，数据驱动进行模型迭代
优先资格
具有ADAS和自动驾驶相关项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 自动驾驶是当前热门赛道，技术前景广阔，个人技能积累快
- 吉利作为大型车企，平台稳定，资源丰富，能接触量产项目
- 工作涉及算法、部署、优化全链路，技术栈全面，提升综合能力
- 杭州互联网和汽车产业发达，生活便利，职业发展机会多
- 需要处理数据标注、模型迭代等繁琐工作，可能占用较多时间
- 汽车行业竞争激烈，项目周期紧，可能需要一定程度的加班
缺点 / 挑战
- 自动驾驶算法复杂度高，对数学和编程能力要求高，学习压力大
- 适合对自动驾驶和计算机视觉有浓厚兴趣，具备扎实算法功底和工程能力，愿意接受挑战的工程师
角色解读
- 从算法工程师向高级算法专家发展，深入自动驾驶感知核心技术
- 有机会晋升为技术团队负责人，带领团队负责整个感知模块的研发
- 横向拓展至自动驾驶其他领域，如融合感知、决策规划等，成为全栈自动驾驶专家
- 负责自动驾驶泊车域的视觉AI算法研发，包括前周视感知、环视感知等，实现车辆周围环境的精准识别
- 设计、开发和部署深度学习模型，完成2D检测、语义分割、3D目标检测等任务，确保感知系统的准确性和实时性
- 优化模型结构和性能，进行量化、蒸馏、压缩加速，并在多平台（如TensorRT、NCNN）上进行算子优化和资源调度
- 制定数据标注规范，进行数据挖掘和处理，以数据驱动的方式持续迭代模型
- 扎实的数学和算法基础，熟练掌握深度学习和计算机视觉的核心方法
- 精通至少一种深度学习框架（Pytorch、TensorFlow、Caffe），并熟悉模型训练和优化技巧
- 熟练使用C/C++和Python，具备高性能编程能力
- 熟悉TensorRT、TIDL、NCNN等推理框架，以及CUDA/DSP并行算子开发，有实际部署经验
申请策略
- 关注吉利在智能驾驶领域的布局和产品，面试时展示对公司的了解
- 准备项目案例时，强调算法到产品的落地过程，体现工程思维
- 突出深度学习模型设计和优化的项目经验，尤其是检测、分割等任务
- 强调模型部署和加速的实践经验，如TensorRT、CUDA优化等
- 展示自动驾驶或ADAS相关项目经历，体现领域理解
- 量化成果，如模型精度提升、推理速度提升等具体数据
- 深入学习模型量化、蒸馏和压缩技术，掌握TensorRT等推理框架
- 加强C++和CUDA编程能力，熟悉并行计算优化
面试指南
- 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景、个人贡献和成果
- 强调技术选型和权衡，展示解决问题的能力
- 结合行业趋势，展现对自动驾驶领域的深入理解
- 请介绍一个你参与的深度学习模型优化项目，如何提升性能？
- 如何处理模型在嵌入式平台上的部署和加速？
- 在自动驾驶感知中，如何平衡精度和实时性？
- 你对数据标注和模型迭代有什么经验？
- 如何看待自动驾驶视觉感知的未来趋势？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
薪资水平在行业中具有竞争力，但具体福利未在JD中明确，稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
自动驾驶技术前沿，涉及深度学习、模型优化等核心技能，成长空间大，但未提及明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、计算机视觉、Pytorch、TensorFlow、TensorRT、CUDA
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在杭州，但未提及弹性办公或远程，可能需要现场办公，WLB信号不明。
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
自动驾驶技术对交通安全和效率有积极影响，行业前景广阔，使命感较强。
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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