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Planning and Control Adaptation Intern, Autonomous Driving - 2027
Planning and Control Adaptation Intern, Autonomous Driving - 2027
发布于 9 小时前实习/见习
实习生仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
Linux开发
仿真测试
算法验证
自动驾驶
规划与控制
车辆动力学
运动规划
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
顶尖平台自动驾驶核心研发实习，技术成长极快，现场办公节奏紧凑
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.1万
比自动驾驶中位数高
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 330 个在招 · 其中自动驾驶 8 个
市场机会
选择面较广
北京 · 自动驾驶 · 约 190 个在招
职位详情
关于这个职位
负责自动驾驶规划与控制模块的适配与集成，参与多车型平台的参数调优与问题排查
通过仿真与实车日志分析驾驶场景中的路径规划、速度控制及横向纵向控制问题，并开发Python/C++工具进行验证与可视化
协助完成跨平台测试与安全评估，支持量产自动驾驶项目的交付
最低要求
目前就读于计算机科学、机器人学、汽车工程、电气工程或相关领域的硕士或博士研究生
具备良好的C++或Python编程能力，熟悉Linux开发环境与软件调试工作流
对运动规划、车辆控制、车辆运动学/动力学或数值优化有基础理解，具备较强的分析问题、解决问题和团队协作能力
具备熟练的英语读写沟通能力，能够与全球团队高效协作
实习期间每周至少能到岗工作三天
工作职责
支持在不同车辆平台（具有不同动力学、转向、制动系统及执行器配置）上的规划与控制集成、参数调优与适配
分析与路径和速度规划、变道、汇入、让行、交叉口以及横向和纵向控制相关的驾驶问题
使用仿真、回放工具和车辆日志复现问题，调查根本原因并验证改进方案
执行跨车型测试，评估驾驶安全性、舒适性、平顺性和鲁棒性
开发Python或C++工具，用于日志分析、参数对比、回归测试和结果可视化
与规划和控制工程师协作，完成量产自动驾驶项目的集成、验证与交付
优先资格
拥有自动驾驶或机器人相关的研究、实习或竞赛经验
熟悉路径规划、轨迹优化、MPC、PID、A、Hybrid A等相关算法
有ROS、Apollo、Autoware、CARLA、CarMaker等平台的使用经验
具备车辆日志处理、CAN信号解析、仿真、参数调优或工程工具开发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托英伟达顶级算力平台与真实量产项目资源，技术视野开阔
- 接触前沿自动驾驶算法与工业级工具链，个人技术壁垒快速建立
- 国际化团队氛围，晋升与留用通道清晰
- 需同时兼顾理论推导与工程落地，对代码规范与系统稳定性要求极高
- 全球协作需保持高频率英文沟通与文档输出
- 适合具备扎实控制理论基础、热爱工程实践、追求技术深度且能适应快节奏研发的理工科研究生
缺点 / 挑战
- 跨平台适配涉及大量底层调试，问题排查周期长且压力较大
角色解读
- 可向自动驾驶系统架构师、规划控制算法专家或整车集成工程师方向发展
- 积累量产项目经验后，可深入参与高阶智驾核心算法研发或跨域融合技术攻关
- 负责自动驾驶规划与控制模块在多车型平台上的集成适配与参数调优
- 利用仿真与实车数据复现并定位驾驶场景中的控制问题
- 开发自动化测试与分析工具提升验证效率
- 扎实的C++/Python编程与Linux调试能力
- 掌握运动规划、车辆动力学或数值优化基础
- 熟悉ROS/Apollo等自动驾驶开源框架及仿真测试流程
申请策略
- 提前了解英伟达Drive平台架构与ADAS量产标准
- 准备1-2个完整的算法从仿真到实车落地的闭环案例
- 面试前复习控制理论与优化基础，展现清晰的工程思维
- 突出自动驾驶/机器人相关项目经历，明确标注使用的算法与开发语言
- 详细列出仿真平台操作与实车测试数据量级
- 强调解决复杂控制问题的具体案例与量化成果
- 强化C++高性能编程与Linux环境调试技巧
- 系统学习车辆运动学与动力学建模
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目经历，重点突出问题分析逻辑、工具选型依据与最终验证结果
- 针对算法题，先阐述数学原理与假设条件，再结合工程约束讨论实现细节与边界情况
- 请描述一次你使用仿真或实车数据定位并解决控制异常的经历
- 如何设计一个参数调优实验来平衡行驶平顺性与响应速度？
- C++中如何处理多线程下的日志并发写入问题？
- 简述MPC在车辆轨迹跟踪中的优势与局限性
- 复习经典控制理论与现代优化方法，梳理常用规划算法的适用场景
- 整理过往项目中涉及的仿真平台配置与数据预处理流程
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值88
薪资福利
85较高
实习津贴对标一线科技企业水平，整体薪酬竞争力较强。
薪资信号未披露（AI估算：8.5千–1.4万/月）
成长发展
92较高
深度参与量产自动驾驶核心模块，接触前沿算法与工业级工具链，技术成长曲线陡峭。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、MPC、PID、A*、ROS、Apollo、CARLA
业务类型profit_center
工作生活
65中等
要求每周至少到岗三天，偏向现场办公模式，但研发团队通常提供相对弹性的工作时间安排。
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
88较高
投身改变未来出行方式的自动驾驶领域，技术成果将直接应用于实际道路，社会价值与行业前景显著。
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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