中国重汽
无人驾驶软件开发岗
无人驾驶软件开发岗
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
决策规划
动力学建模
实车部署
控制算法
自动驾驶
车辆运动学建模
轨迹跟踪
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
大型车企自动驾驶核心研发岗，技术前沿且成长空间大，但实车调试需一定工作强度。
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。
薪资怎么样
2.3万
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 100 个在招 · 其中自动驾驶 4 个
市场机会
选择不多
济南 · 自动驾驶 · 4 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责无人驾驶车辆的运动学建模、决策规划及控制算法的设计与优化，并参与算法的工程化落地与实车测试
适合具备车辆工程或控制理论背景，致力于自动驾驶核心技术研发的工程师
最低要求
专业要求：车辆工程、自动化、控制理论与控制工程
工作职责
负责车辆运动学与动力学建模
负责决策规划、轨迹跟踪、横向和纵向控制算法与系统逻辑的设计、开发与优化
负责规划控制算法的工程化实现、实车部署、调参与测试
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 自动驾驶是前沿科技领域，技术壁垒高，个人技能积累深厚
- 依托大型车企平台，拥有丰富的实车测试资源和数据支持，利于算法落地
- 算法从仿真到实车部署的‘鸿沟’需要大量时间进行调参和验证
- 适合车辆工程、自动化等相关专业背景，对自动驾驶技术有浓厚兴趣，且具备较强动手能力和抗压能力的研发人才
缺点 / 挑战
- 实车调试和测试可能面临复杂多变的物理环境和较高的安全压力
角色解读
- 从初级算法工程师成长为自动驾驶控制算法专家或系统架构师
- 未来可向自动驾驶系统技术负责人或研发管理方向发展
- 负责无人驾驶车辆的运动学与动力学建模，为控制算法提供理论基础
- 设计并优化决策规划、轨迹跟踪及横纵向控制算法与系统逻辑
- 将算法进行工程化实现，并在实车上进行部署、调参和测试验证
- 扎实的自动控制理论、车辆动力学基础及数学建模能力
- 熟练掌握C++/Python等编程语言及常用控制算法（如MPC、PID、LQR等）
- 具备算法工程化落地及实车调试经验，能解决仿真到实车的‘鸿沟’问题
申请策略
- 了解中国重汽在商用车自动驾驶领域的业务布局，面试时可结合商用车场景（如港口、干线物流）探讨控制算法的优化方向
- 突出在车辆动力学建模、控制算法（如MPC、LQR）设计方面的项目经验
- 强调算法工程化落地及实车调试的实际成果与解决的问题
- 展示相关专业的学术背景、论文发表或竞赛经历
- 深入学习模型预测控制（MPC）等高级控制算法及非线性控制理论
- 熟悉ROS/ROS2及自动驾驶中间件，提升C++代码工程化能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）
- 理论结合实践，先讲算法原理，再讲工程落地中的难点（如延迟、噪声、执行器非线性）及具体解决方案
- 请简述车辆运动学与动力学建模的基本原理及常用方法
- 在轨迹跟踪或横向/纵向控制中，你常用哪些控制算法？如何对比它们的优劣？
- 请分享一次算法从仿真到实车部署的经验，遇到了哪些‘鸿沟’问题及如何解决？
- 针对商用车（如重卡）的自动驾驶，控制算法设计与乘用车有何不同？
- 复习经典控制理论和现代控制理论，准备1-2个自己主导或深度参与的实车调试项目案例
- 了解商用车自动驾驶的行业现状、痛点及中国重汽的相关技术路线
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活40
使命价值80
薪资福利
75中等
自动驾驶算法岗在济南属于高薪技术岗位，且依托上市巨头企业，整体薪酬福利与稳定性具备较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–3万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及自动驾驶核心控制算法及实车部署，技术前沿且能积累极具价值的工程落地经验，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈车辆运动学建模、决策规划、轨迹跟踪、控制算法、实车部署
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
实车部署与测试通常需要前往试验场或户外环境，且研发调试阶段可能面临一定的工作强度，WLB相对受限。
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
自动驾驶技术致力于推动交通出行变革，提升安全性与效率，具有较高的社会价值与行业前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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