吉利汽车
AI视觉算法工程师
AI视觉算法工程师
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
Dms/Oms
Onnx
Pytorch
嵌入式开发
智能座舱
模型量化
计算机视觉
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
技术前沿、平台大、薪资优厚，但工作地点固定，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
35K
比计算机视觉工程中位数高
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 1500 个在招 · 其中计算机视觉工程 2 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 计算机视觉工程 · 70 个在招
职位详情
关于这个职位
作为吉利汽车的AI视觉算法工程师，你将专注于智能座舱视觉AI模型的设计与优化，包括哨兵、视线估计、手势识别等算法，并负责模型在嵌入式平台（如高通、Nvidia芯片）上的移植与量化，确保量产车型的视觉感知功能体验
你将跟踪前沿技术，探索视觉大模型在智能汽车领域的应用，推动技术落地
最低要求
精通Pytorch框架、Python语言，熟悉ONNX格式转换与部署流程，熟悉C++编程
熟悉QNX/Linux平台开发与调试，具备算法SDK集成与量产联调经验
工作职责
负责智能座舱视觉AI模型及算法的设计（如哨兵、视线估计、手势识别、行为识别、人脸识别），包括针对座舱场景的数据集构建、模型验证、算法迭代优化
负责视觉AI算法模型在嵌入式环境（如高通及Nvidia座舱芯片）上的移植，保证视觉AI感知功能的良好用户体验
负责视觉AI算法模型的量化、剪枝、蒸馏等，保证模型量化移植后的准确率
负责视觉AI算法的前后处理及产品业务相关的业务开发及应用落地
跟踪国际前沿的计算机视觉、多模态学习、大模型等技术动态，并探索其在智能汽车舱外感知领域的应用潜力，解决视觉大模型技术落地过程中的关键问题
优先资格
有座舱DMS/OMS视觉算法研发经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 吉利作为大型车企，平台稳定，项目资源丰富，能接触到量产级算法落地
- 智能座舱是汽车行业热点，技术前沿，个人技能提升快
- 薪资待遇在行业内具有竞争力，福利体系完善
- 嵌入式环境资源受限，算法优化难度大，需要较强的工程能力
- 需要不断学习新技术，保持技术前沿性
- 适合对计算机视觉有深入理解，热爱算法工程化，愿意在智能汽车领域深耕的技术型人才
缺点 / 挑战
- 量产项目对算法准确率和稳定性要求高，工作压力较大
角色解读
- 可向技术专家方向发展，深耕计算机视觉和嵌入式AI领域，成为算法团队核心
- 有机会转向技术管理岗位，带领团队负责智能座舱视觉产品线
- 随着智能汽车行业的发展，可拓展至自动驾驶、舱外感知等更广阔领域
- 设计并优化智能座舱的视觉AI算法，包括人脸识别、手势识别等，确保功能体验
- 将算法模型移植到嵌入式平台（如高通、Nvidia芯片），进行量化、剪枝等优化，保证量产性能
- 负责算法的前后处理及业务集成，解决实际产品落地中的技术问题
- 跟踪前沿技术，探索视觉大模型在智能汽车领域的应用，推动创新
- 精通Python和Pytorch框架，熟悉C++编程，具备扎实的算法基础
- 熟悉ONNX模型转换与部署，具备嵌入式平台（QNX/Linux）开发经验
- 了解模型量化、剪枝、蒸馏等优化技术，有量产项目经验者优先
- 具备良好的问题解决能力和团队协作能力
申请策略
- 了解吉利汽车在智能座舱领域的产品布局，面试时展示对业务的思考
- 准备项目案例，突出算法落地和性能优化的实际成果
- 突出在智能座舱或相关领域的视觉算法项目经验，尤其是DMS/OMS相关
- 强调模型部署和优化经验，如量化、剪枝、ONNX转换等
- 展示嵌入式平台（QNX/Linux）开发经验，以及量产项目经历
- 补充C++编程和嵌入式开发技能，熟悉QNX系统
- 深入学习模型压缩与量化技术，了解最新视觉大模型应用
面试指南
- 回答时采用STAR法则，突出项目背景、你的具体行动和量化结果
- 对于技术问题，先阐述思路，再结合项目经验说明
- 请介绍一个你负责的视觉算法项目，如何保证模型在嵌入式设备上的性能？
- 你如何选择模型量化方法？在量化过程中遇到准确率下降如何解决？
- 谈谈你对智能座舱视觉AI发展趋势的理解
- 如何设计一个手势识别算法，并确保其在低功耗设备上实时运行？
- 复习模型压缩、量化、剪枝等知识，准备相关项目案例
- 了解吉利汽车智能座舱产品，思考算法如何提升用户体验
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
80较高
该职位提供具有竞争力的薪资和稳定的工作环境，作为上市公司，福利体系完善，能满足补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿的视觉AI技术，包括大模型探索，且公司平台大，技术成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Pytorch、Python、C++、ONNX、QNX、Linux、嵌入式、量化、剪枝、蒸馏
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在杭州，但职位未提及弹性办公或远程，且汽车行业研发岗位可能面临一定加班，生活化动机满足度一般。
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
75中等
智能座舱是汽车智能化的重要方向，对提升驾驶安全和体验有积极意义，行业前景好，意义感较强。
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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