长城汽车
智能辅助驾驶算法实习生38134
智能辅助驾驶算法实习生38134
发布于 大约 2 小时前实习/见习
保定市 / 北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
自动驾驶
Pnc
Vlm
建图算法
感知算法
智能驾驶
标定算法
生成式算法
道路认知
AI 估算 · 3k–6k
实习岗位薪资通常按日或月计算，智能驾驶算法实习生在保定或北京，月薪约3000-6000元，北京略高。
职位详情
关于这个职位
该职位是长城汽车面向硕士研究生的智能辅助驾驶算法实习岗位，涉及VLM、道路认知、C++工程、建图标定、感知、PNC及生成式算法等多个方向
实习生将参与自动驾驶核心算法的研发与落地，积累前沿技术经验，适合对智能驾驶领域有浓厚兴趣的在校研究生
最低要求
硕士学历
工作职责
以下几类方向任一均可：VLM算法、道路认知算法、C++工程、建图算法标定算法、感知算法、PNC算法、生成式算法
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 智能驾驶是高速发展的赛道，技术含量高，实习经历含金量高
- 长城汽车是大型车企，平台大，资源丰富，可接触量产项目
- 算法方向多样，可根据兴趣选择，成长空间大
- 智能驾驶算法复杂度高，对数学和编程基础要求高，学习曲线陡峭
- 汽车行业算法岗位竞争激烈，需持续学习前沿技术
- 适合对智能驾驶、算法研发有浓厚兴趣，具备扎实编程基础，希望在大平台积累经验的硕士研究生
缺点 / 挑战
- 实习期间可能需要承担一定工作压力，需快速学习并产出成果
角色解读
- 实习期间可深入智能驾驶核心算法，积累工程经验，有机会转为正式员工
- 可向算法工程师、高级算法工程师方向发展，专注于感知、决策规划等细分领域
- 在长城汽车等大平台，可参与量产项目，积累行业经验，未来可向技术专家或技术管理方向发展
- 参与智能驾驶核心算法的研发，包括VLM、道路认知、感知、PNC等方向，负责算法设计、实现与优化
- 负责C++工程开发，搭建算法原型，进行数据处理与模型训练
- 参与建图、标定等算法模块的开发，配合团队完成系统集成与测试
- 跟踪前沿算法，进行技术调研与实验验证，推动算法在实车上的应用
- 扎实的编程基础，熟练掌握C++或Python，具备良好的代码风格
- 熟悉深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），了解常用算法模型
- 对智能驾驶、计算机视觉、SLAM等方向有基本了解，有相关项目经验者优先
- 良好的团队协作能力和学习能力，能快速适应研发节奏
申请策略
- 关注长城汽车智能驾驶部门的招聘动态，了解其技术方向
- 在面试中展示对智能驾驶的热情和动手能力，可准备相关项目案例
- 突出计算机、自动化、车辆工程等相关专业背景，强调硕士学历
- 重点展示在VLM、感知、SLAM、C++等方向的课程项目或实习经历
- 如有相关论文、竞赛获奖或开源项目，务必列出
- 提前复习C++编程、数据结构、算法基础，掌握PyTorch等深度学习框架
- 了解智能驾驶的基本架构，如感知、规划、控制等模块，阅读相关论文
面试指南
- 项目介绍采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献
- 算法问题先阐述基本原理，再结合项目经验说明应用场景
- 展示学习能力，如遇到不熟悉的问题，可说明解决思路
- 请介绍一个你参与的算法项目，包括你的角色和贡献
- C++中内存管理、STL容器的使用，以及如何优化代码性能
- 对智能驾驶中感知或规划算法的理解，如目标检测、路径规划等
- 如何设计一个算法实验来验证某个算法的有效性？
- 你了解哪些VLM或生成式算法？它们在智能驾驶中有哪些应用？
职位点评
70
综合评分
智能驾驶算法实习，技术前沿、成长空间大，但薪资一般、需现场办公。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
适合追求技术成长、对智能驾驶领域有浓厚兴趣的硕士研究生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利50
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
50较低
实习岗位薪资一般，但长城汽车作为大型车企，实习经历对职业发展有较大价值。
薪资信号未披露（AI估算：3K-6K/月）
成长发展
85较高
智能驾驶算法方向技术前沿，实习可接触多种算法方向，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLM、C++、感知算法、PNC、生成式算法
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
实习岗位通常要求现场办公，工作地点可能涉及多个城市，灵活性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
智能驾驶技术对交通安全和出行效率有积极影响，行业前景广阔，具有较高的社会价值。
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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