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Planning and Control Adaptation Intern, Autonomous Driving - 2027
Planning and Control Adaptation Intern, Autonomous Driving - 2027
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
Ros
仿真测试
参数调优
自动驾驶
车辆控制
运动规划
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
顶尖外企自动驾驶核心岗，技术前沿且成长空间大，实习津贴优厚，WLB未明确。
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
1.2万
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 220 个在招 · 其中自动驾驶 6 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
该职位是英伟达自动驾驶团队的规划与控制适配实习生，主要协助工程师进行跨车辆平台的系统集成、参数调优及算法验证
你将参与驾驶问题分析、仿真测试以及Python/C++工程工具开发，积累量产自动驾驶项目的实战经验
最低要求
目前在读计算机科学、机器人、汽车工程、电气工程或相关专业的硕士或博士学位
具备良好的C++或Python编程技能，熟悉Linux开发环境和软件调试工作流
对运动规划、车辆控制、车辆运动学/动力学或数值优化有基本了解，具备较强的分析、解决问题和团队协作能力
具备熟练的英语书面和口头沟通能力，能与全球团队高效协作
实习期间每周至少能出勤工作三天
工作职责
支持规划与控制（P&C）系统的集成、参数调优，以及针对不同动力学、转向制动系统和执行器配置的跨车辆平台适配
分析涉及路径与速度规划、变道、合流、让行、交叉路口以及横向和纵向控制的驾驶问题
使用仿真、回放工具和车辆日志重现问题、调查根本原因并验证改进方案
执行跨车型测试，评估驾驶的安全性、舒适性、平顺性和鲁棒性
开发Python或C++工具，用于日志分析、参数比较、回归测试和结果可视化
与规划与控制工程师紧密合作，推进量产自动驾驶项目的集成、验证与交付
优先资格
具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或相关算法
有使用ROS、Apollo、Autoware、CARLA、CarMaker或类似平台的经验
具备车辆日志、CAN信号、仿真、参数调优或工程工具开发的实际经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台顶尖：英伟达在自动驾驶和AI领域处于全球领先地位，能接触到最前沿的技术栈和量产项目
- 技术深度：深入参与跨平台适配、底层控制与算法验证，积累扎实的自动驾驶工程落地经验
- 国际化视野：与全球顶尖工程师协作，锻炼英语沟通与跨国团队合作能力
- 技术门槛高：需要同时掌握算法理论（规划/控制）与工程落地（C++/Linux/车辆动力学），学习曲线较陡
- 业务复杂度高：跨车型适配和量产交付涉及大量边缘场景和繁杂的参数调优，工作可能较为琐碎
- 适合具备扎实编程基础、对自动驾驶底层控制与系统集成有浓厚兴趣，且具备良好英语沟通能力的在读硕博士
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从实习阶段的工具开发与问题排查，逐步深入核心算法的集成与量产交付
- 未来可发展为自动驾驶规划控制算法工程师、系统集成专家或自动驾驶测试验证专家
- 协助自动驾驶规划与控制（P&C）模块在不同车辆平台上的集成、参数调优与适配
- 利用仿真和回放工具分析驾驶问题（如变道、合流、控制等），排查根本原因并验证优化方案
- 开发Python/C++工程工具，支持日志分析、回归测试及结果可视化，推进量产项目交付
- 扎实的C++/Python编程能力，熟悉Linux开发环境及调试流程
- 具备运动规划、车辆控制、车辆动力学或数值优化的基础知识
- 良好的英语沟通能力，能够适应跨国团队的协作环境
申请策略
- 提前了解英伟达在自动驾驶领域的布局（如DRIVE平台等），在面试中展现对公司技术生态的了解
- 准备好英语面试，确保能流利地用英语介绍自己的项目细节和技术难点
- 突出C++/Python项目经验，特别是涉及Linux环境开发、工具链开发或数据处理的项目
- 详细列出在运动规划、车辆控制或机器人领域的科研、竞赛或实习经历，强调算法落地能力
- 展示对ROS、Apollo或主流仿真平台（CARLA/CarMaker）的实际使用经验
- 复习并巩固车辆运动学/动力学模型及经典控制算法（PID、MPC）的推导与实现
- 提升C++工程化能力，熟悉多线程、内存管理及Linux下的调试工具
面试指南
- 技术排查类：采用“现象描述 -> 假设提出 -> 数据/日志验证 -> 根因定位 -> 方案实施与回归”的结构化思路
- 算法理论类：从“数学原理/物理模型 -> 工程实现细节 -> 实际场景中的优缺点与调优经验”三个层次展开
- 请介绍一个你使用C++或Python开发的工具或项目，遇到了哪些技术难点，如何解决的？
- 在车辆运动学或动力学中，如何建立自行车模型？MPC和PID在车辆控制中各有什么优缺点？
- 如果仿真测试中发现车辆在某个路口频繁出现急刹车，你会如何排查和解决这个问题？
- 请描述一次你与团队成员在技术方案上产生分歧的经历，你是如何沟通并达成一致的？
- 梳理简历中的每一个项目细节，准备好用英语进行5-10分钟的深度技术讲解
- 复习自动驾驶规划控制的基础理论（如A*、Hybrid A*、LQR、MPC等），并准备相关的代码实现或推导过程
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值85
薪资福利
85较高
英伟达作为顶尖科技企业，实习津贴在行业内具有较强竞争力，但JD未明确披露具体薪资数字。
薪资信号未披露（AI估算：8千–1.5万/月）
成长发展
95较高
岗位深入自动驾驶量产项目的核心模块，能接触到行业最前沿的技术栈和全球化研发流程，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、Linux、ROS、Apollo、MPC、PID、A*、Hybrid A*、CARLA、CarMaker
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式和工作强度，但要求每周至少出勤三天，属于常规实习要求。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
自动驾驶技术旨在提升交通安全与效率，具有较高的社会价值和行业前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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