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Senior Software Engineer, Planning and Control Integration – Autonomous Vehicles
Senior Software Engineer, Planning and Control Integration – 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
Oem合作
仿真工具
实车测试
模型预测控制
系统集成
自动驾驶
规划控制算法
车辆动力学
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
顶尖自动驾驶平台、前沿技术实战、高薪激励，但需接受实车测试出差与高强度集成调试。
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
8.0万
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
北京 · 自动驾驶 · 约 190 个在招
职位详情
关于这个职位
负责英伟达自动驾驶软件栈中规划与控制模块的端到端集成与优化
需针对L2至L4级自动驾驶场景设计算法，进行多车型适配、参数调优及实车测试验证
通过仿真、日志分析与根因排查解决跨模块问题，并与全球团队及OEM合作伙伴协作，推动自动驾驶功能的安全落地与量产交付
最低要求
计算机科学、电气工程、机器人学、车辆工程或相关领域的学士/硕士学位
年以上自动驾驶、ADAS或机器人软件开发经验，具备扎实的C++和Python技能
扎实的运动规划、轨迹规划、车辆控制、车辆动力学/运动学或数值优化知识
具备将规划与控制模块集成到生产或原型自动驾驶软件栈中的实战经验
拥有多车型适配、实车调试、参数调优、仿真、日志分析及生产软件开发经验
强大的分析能力、问题解决能力及英语沟通能力
熟练的英语读写能力（书面和口头）——能够撰写清晰的技术报告，并参与全球团队的会议
工作职责
负责英伟达AV软件栈端到端的规划与控制集成，包括模块接口、数据流、时序，以及与感知、定位和车辆执行系统的跨团队协作与验证
为L2、L2+和L2++核心驾驶场景设计、开发和优化规划与控制算法，并推动其集成至生产软件栈
针对不同车辆平台进行系统集成、车型适配和参数调优，适应不同的车辆动力学、转向系统、制动特性、传感器配置及OEM平台要求
构建和维护跨车型集成验证工作流与对比工具，系统化评估不同车辆平台的集成行为差异，加速大规模多车型集成
提升集成规划控制系统在不同道路几何形状、交通条件和车辆平台上的安全性、舒适性、可行性、平顺性和系统级鲁棒性
分析、分诊和解决多个自动驾驶项目（从L2到L4）中跨模块的规划与控制集成及功能问题
使用仿真、重放工具、车辆日志、车载诊断和实车测试进行集成根因分析、启动验证和性能调优，并提供清晰的解决方案建议
与全球团队及OEM合作伙伴协作，推动软件集成、验证、发布准备和量产交付
根据需要在国内和国际出差进行实车集成测试与客户协作
优先资格
具有为自动驾驶或ADAS系统开发和集成规划控制算法的生产环境经验
多车型开发经验——在不同车辆动力学、转向系统和制动特性下调整和调优规划控制参数
主导跨模块、车辆平台或OEM项目的端到端规划与控制集成经验，处理换道、汇入、让行、切入和交叉路口等复杂交互场景，熟悉功能安全或自动驾驶验证标准
精通路径/速度规划、轨迹优化、模型预测控制(MPC)或有约束的数值优化
具备构建开发者工具、测试自动化框架或多车型对比工作流的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托顶尖硬件生态与自动驾驶全栈平台，技术视野前沿
- 深度参与L2-L4量产项目，积累高价值实车与多车型适配经验
- 全球化团队背景，英语与技术双通道成长空间大
- 需频繁出差进行实车测试与OEM对接，工作节奏受项目节点影响较大
- 跨模块集成涉及大量底层调试与历史代码兼容问题，排查难度高
- 对车辆动力学与实时系统稳定性要求极高
- 适合具备扎实C++/Python功底、热爱自动驾驶实车落地、抗压能力强且愿意长期深耕汽车电子与智能驾驶领域的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向自动驾驶系统架构师、技术专家(Tech Lead)或研发项目管理方向发展
- 长期积累后可转型至更核心的感知融合或决策规划算法岗，或进入车企/科技公司担任技术负责人
- 负责自动驾驶规划与控制模块的端到端集成与算法优化
- 进行多车型适配、参数调优及实车/仿真测试验证
- 排查解决跨模块技术难题并输出解决方案
- 精通C++/Python编程
- 掌握运动规划、轨迹规划、车辆控制与动力学原理
- 具备实车调试、日志分析与仿真工具使用经验
- 优秀的跨团队沟通与英文技术文档撰写能力
申请策略
- 提前研究英伟达Drive平台架构与芯片特性
- 准备1-2个完整的“问题定位-根因分析-实车验证”案例，面试时重点展示闭环思维
- 突出自动驾驶/ADAS项目中的规划控制模块开发经验
- 量化多车型适配数量与实车测试里程/场景覆盖率
- 强调C++性能优化、仿真工具链搭建或自动化测试框架开发成果
- 强化模型预测控制(MPC)、有约束优化算法的理论推导与代码实现
- 熟悉ROS/CarSim/Simulink等主流仿真与中间件工具
- 补充ISO 26262功能安全基础
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答
- 技术题先讲原理与公式，再结合具体场景说明参数选择依据
- 强调数据驱动（日志/仿真）与迭代优化的闭环逻辑
- 请分享一个你处理过的最复杂的规划控制集成问题及其排查过程
- 如何在不同底盘特性的车辆上快速完成参数整定？
- 请解释MPC在轨迹跟踪中的应用及约束条件设置
- 如何保证实时系统中规划控制模块的确定性与低延迟？
- 复习车辆动力学方程与经典控制理论
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
薪资水平对标一线科技型企业，结合股票期权与完善福利，整体薪酬竞争力强，能较好满足物质回报诉求。
薪资信号偏高 (6.0千–10.0万/月)
成长发展
90较高
岗位直接对接行业最前沿的自动驾驶全栈技术，提供多车型适配与实车落地的高阶实践机会，技术成长曲线陡峭。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、规划控制算法、车辆动力学、模型预测控制、仿真工具
业务类型profit_center
工作生活
60中等
虽为外企文化相对规范，但岗位需频繁出差跟车测试与OEM对接，实车调试周期长，工作强度与灵活性中等偏上。
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
80较高
致力于推动L2至L4级自动驾驶量产落地，直接赋能出行安全与智能化变革，社会价值与行业使命感显著。
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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