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Senior Perception Fusion Engineer - Autonomous Vehicles
Senior Perception Fusion Engineer - Autonomous Vehicles
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
传感器融合
多目标跟踪
泊车感知
深度学习
状态估计
算法优化
自动驾驶
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
顶尖科技平台、前沿自动驾驶技术栈、高成长性，但工作强度与WLB需实地确认
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6.3万
比自动驾驶中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 510 个在招 · 其中自动驾驶 14 个
市场机会
选择面较广
上海 · 自动驾驶 · 约 190 个在招
职位详情
关于这个职位
负责为自动驾驶泊车场景开发与优化多模态传感器融合及后处理算法，评估感知性能并定位解决复杂问题
构建用于车位识别、路沿与障碍物处理的量产级解决方案，并开发AI辅助工具进行大规模回放与KPI评估，支持新车型从传感器集成到道路调试及量产交付的全流程
最低要求
计算机科学、计算机工程、机器人学、数学、物理或相关领域的硕士、博士学位或同等经验，具备3年以上相关行业经验
扎实的图像处理、3D多视图几何、非线性优化、线性代数、概率论与不确定性建模基础
精通传感器融合与状态估计知识，包括卡尔曼滤波(EKF)、贝叶斯估计、数据关联与多目标跟踪
熟练掌握C/C++和Linux技能，包括现代C++、算法、数据结构、调试、软件设计及性能优化
具备感知或机器人领域的深度学习实战经验，拥有出色的Python技能用于原型开发、评估、数据分析与自动化
能够诊断系统级问题，并有效跨团队、跨区域、跨文化与不同时区协作
工作职责
为泊车应用开发与优化感知融合及后处理算法
评估不同OEM车型、平台、区域、ODD及传感器配置下的感知性能，确保离线KPI能反映真实世界表现
排查复杂的感知问题，定位根本原因，并推动算法、软件、传感器及车辆集成层面的端到端解决
构建用于车位理解、路沿与障碍物处理、物体抑制与恢复、超声波传感器融合及车辆适配的量产融合与后处理方案
开发AI辅助工具，用于大规模回放、KPI评估、问题分类、根因分析及回归检测
主导新车型的泊车功能导入工作，涵盖传感器集成与KPI验证、道路调试、认证准备及量产交付
优先资格
具备泊车、主动安全、ADAS、自动驾驶或机器人领域的量产感知融合或后处理系统交付经验
熟悉摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器、IMU、GNSS及车辆里程计在多模态融合系统中的应用
拥有车位检测、路沿与障碍物处理、近场占用栅格、超声波传感器融合或泊车感知后处理的实战经验
具备将算法从原型阶段推进至车辆集成、大规模评估、道路调试、认证或量产部署的全流程经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托英伟达顶级硬件生态与全球自动驾驶头部客户资源，技术视野前沿
- 项目直接落地量产车型，工程转化价值高
- 国际化团队协作环境，职业背书强
- 算法需兼顾实时性与精度，对C++性能优化要求极高
- 跨地域/OEM协同沟通成本高，问题排查链路长
- 行业竞争加剧，对持续学习与快速迭代能力要求严格
- 适合具备扎实数学与C++功底、热爱自动驾驶技术落地、能适应高强度跨团队协作的资深算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向自动驾驶感知架构师或算法专家方向发展
- 也可横向拓展至ADAS/高阶智驾全栈感知领域，或转向技术管理岗带领算法团队
- 负责自动驾驶泊车场景的多模态传感器融合算法开发与优化
- 搭建量产级感知后处理方案并驱动新车型从集成到量产交付的全流程
- 扎实的数学与图像处理基础（3D几何、非线性优化）
- 精通传感器融合与状态估计（EKF、多目标跟踪）
- 熟练运用C++/Python进行高性能算法开发与深度学习原型设计
申请策略
- 提前研究英伟达Drive平台架构与最新泊车技术方案
- 准备1-2个完整算法从原型到实车调试的STAR案例，重点说明难点突破过程
- 突出多模态传感器融合实战项目，量化KPI提升效果
- 详细列出C++性能优化与Python自动化脚本的具体应用场景
- 强调跨部门/跨国协作的成功案例
- 深入掌握现代C++并发编程与内存管理技巧
- 补充ROS2/自动驾驶中间件实际使用经验
- 强化贝叶斯滤波与多目标跟踪理论推导
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答
- 结合数学原理与工程实践说明权衡策略
- 展示代码profiling工具使用经验与具体优化指标
- 请分享一个你解决过的复杂传感器融合失效案例及排查思路
- 如何平衡多目标跟踪算法的实时性与准确率？
- C++项目中如何进行性能瓶颈分析与优化？
- 复习卡尔曼滤波推导与多传感器标定原理
- 熟悉主流自动驾驶仿真平台与数据标注流程
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
薪资处于行业高位，福利体系完善，但JD未明确披露具体数字，整体补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–8.0万/月）
成长发展
90较高
接触前沿自动驾驶技术与全球头部车企合作，技术成长空间大，职业发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈传感器融合、C++、Python、深度学习、多目标跟踪、EKF
业务类型profit_center
工作生活
60中等
跨国巨头通常有较好福利，但自动驾驶研发节奏快，JD未明确提及弹性工时或远程政策，生活化动机满足度中等。
工作模式未明确
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
致力于推动自动驾驶技术普及，提升出行安全与效率，具有显著的社会价值与行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号amplifying human imagination and intelligence
创新程度积极采用新技术
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