广汽集团
数据合成算法工程师
数据合成算法工程师
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
广州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
计算机视觉工程
三维重建
仿真
合成数据
图像处理
点云处理
自动驾驶
计算机视觉
AI 估算 · 15k–30k
自动驾驶领域技术门槛高，三维重建与合成数据方向人才稀缺，广汽集团作为大型车企提供有竞争力的薪资，硕士学历加持，月薪中位数约2.25万。
职位详情
关于这个职位
作为数据合成算法工程师，你将专注于利用图像和点云数据进行城市场景的高质量三维重建，并推动重建结果在自动驾驶闭环仿真中的应用
同时，你将负责合成数据的生产与调优，为自动驾驶系统的训练和验证提供关键数据支持
该职位深度结合计算机视觉与自动驾驶技术，是前沿技术落地的核心岗位
最低要求
负责基于图像及点云数据进行城市场景的高质量三维重建
负责三维重建结果在自动驾驶闭环仿真中的落地应用
负责基于重建或者仿真的合成数据生产或调优
工作职责
负责基于图像及点云数据进行城市场景的高质量三维重建
负责三维重建结果在自动驾驶闭环仿真中的落地应用
负责基于重建或者仿真的合成数据生产或调优
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 广汽集团提供大平台，资源丰富，项目落地性强
- 三维重建与合成数据是行业热点，技能积累价值高
- 薪资水平有竞争力，硕士学历匹配度高
- 技术难度高，涉及多学科交叉，需要持续学习
- 需要与仿真、感知等多团队协作，沟通成本高
缺点 / 挑战
- 涉及自动驾驶核心环节，技术前沿，有挑战性
- 自动驾驶行业竞争激烈，工作压力可能较大
- 适合对计算机视觉和自动驾驶有浓厚兴趣，具备扎实算法基础，喜欢挑战技术难题的工程师
角色解读
- 从算法工程师向高级算法专家发展，深入三维重建和仿真技术
- 可转向自动驾驶感知、仿真平台架构等方向，成为技术负责人
- 积累合成数据经验，向数据工程或AI平台方向发展
- 负责基于图像和点云数据进行城市场景的三维重建，涉及多视图几何、深度估计等算法
- 将三维重建结果集成到自动驾驶闭环仿真系统中，提升仿真场景的真实性和多样性
- 生产或调优基于重建或仿真的合成数据，用于训练和验证自动驾驶感知模型
- 扎实的计算机视觉基础，熟悉三维重建、SLAM、多视图几何等
- 熟练使用Python，掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架
- 了解自动驾驶仿真平台（如CARLA、SUMO）或合成数据生成工具
- 具备点云处理经验，熟悉PCL、Open3D等库
申请策略
- 了解广汽集团在自动驾驶领域的布局，展示对公司的兴趣
- 准备项目案例，展示解决实际问题的能力
- 突出三维重建、SLAM或相关项目经验，展示算法实现细节
- 强调点云处理、深度学习框架的使用经验，附上项目成果
- 如有自动驾驶或仿真相关项目，重点描述
- 展示数学和编程能力，如C++/Python
- 深入学习三维重建算法，如NeRF、3DGS等
- 熟悉自动驾驶仿真工具，如CARLA
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经历
- 结合理论知识和实际经验，展示技术深度
- 强调与自动驾驶场景的结合，体现业务理解
- 请介绍你参与过的三维重建项目，遇到哪些挑战？
- 如何评估三维重建结果的质量？
- 在自动驾驶仿真中，如何保证合成数据的真实性？
- 你对NeRF和3D Gaussian Splatting有何了解？
- 如何优化点云配准算法的速度？
职位点评
76
综合评分
前沿技术、高成长性，但工作地点固定，WLB不明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长和行业前景的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
75中等
薪资范围明确且具有竞争力，但未提及具体福利，稳定性较好。
薪资信号市场水准 (15K-30K/月)
成长发展
90较高
涉及三维重建、自动驾驶等前沿技术，技术成长空间大，但未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈三维重建、点云、自动驾驶、仿真、合成数据
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点明确，但未提及弹性工作或远程，可能为现场办公，WLB信号不明确。
工作模式仅现场办公
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
自动驾驶行业前景广阔，但职位描述未强调社会价值，意义感中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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