哈啰出行
规控算法-【自动驾驶】
规控算法-【自动驾驶】
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
MATLAB
自动驾驶
轨迹规划
车辆动力学
决策规划
MPC
AI 估算 · 30k–50k
自动驾驶算法岗位薪资较高，技术难度大，哈啰出行规模大，估算月薪3-5万，14薪。
职位详情
关于这个职位
该职位负责自动驾驶决策规划算法的设计与验证，处理结构化/非结构化道路场景
需要分析路测问题，优化算法稳定性，并支持上下游模块对接
适合有2年以上经验、精通C++和规划算法的工程师
最低要求
本科及以上学历，专业方向包括计算机、软件、自动化、汽车、模式识别、机械、电子等理工科
决策规控工作经验不小于2年，拥有1个及以上自动驾驶项目工作经验
具备较强的编程能力，精通C++语言，熟练使用Python/Matlab做算法原型验证，熟悉Linux操作指令，有良好的编程习惯和标准化的代码风格
熟悉上游感知、预测等的基本原理，能通过问题表象推测出潜在原因
熟悉基于搜索、采样、优化的轨迹规划算法，熟悉车辆动力学，熟悉DP、QP、SQP、ILQR、Hybrid A*、Lattice、MPC等经典规划、控制算法，熟悉最优化方法的原理
踏实靠谱，积极肯干，具备良好的团队内及跨团队沟通能力
工作职责
负责结构化/非结构化道路决策规划算法设计、开发和验证
分析道路测试问题根因，设计问题修复方案并实施，保证算法的稳定性、可靠性和可扩展性
支持与运营平台端、远控端、上下游模块的对接，规控场景状态机的设计与高效实现
优先资格
有AI模型开发与部署经验
熟悉主流Planning算法框架，熟悉调试工具开发
有量产城区NOA开发交付经验
有梯度下降、牛顿法等最优化方法的编程实现经验
AI 洞察
优缺点分析
- 处于自动驾驶赛道，行业前景广阔，技术积累价值高
- 哈啰出行作为大平台，资源充足，可参与量产项目，积累实战经验
- 技术栈前沿，涉及经典规划控制与AI模型，个人技能提升快
- 自动驾驶算法复杂度高，问题定位和修复需要较强的分析能力
- 项目节奏可能较快，需要应对实车测试中的紧急问题
- 团队协作要求高，需与多模块沟通，沟通成本较大
- 适合具备2年以上决策规划经验、喜欢挑战技术难题、希望在自动驾驶领域深耕的工程师
角色解读
- 技术纵深发展：成为决策规划领域的专家，主导核心算法突破
- 横向扩展：向自动驾驶系统架构师或技术负责人方向发展，覆盖感知、规划、控制全栈
- 管理路径：带领团队负责模块研发，晋升为技术经理或总监
- 设计并实现自动驾驶车辆的决策规划算法，包括路径规划、速度规划、行为决策等
- 分析实车路测数据，定位算法问题根因并修复，提升系统稳定性和可靠性
- 与感知、预测、控制等上下游模块紧密协作，完成系统集成与联调
- 扎实的C++编程能力，熟练使用Python/Matlab进行算法原型验证，熟悉Linux开发环境
- 深入理解基于搜索、采样、优化的轨迹规划算法，如DP、QP、Hybrid A*、MPC等
- 熟悉车辆动力学模型和最优化理论，具备实际自动驾驶项目经验
申请策略
- 关注哈啰出行在自动驾驶领域的业务布局，理解其产品定位
- 准备一个完整的项目案例，从问题定义到方案实施，展示工程思维
- 突出自动驾驶项目经验，尤其是决策规划模块的落地案例
- 强调C++编程能力和代码质量，展示GitHub或项目代码
- 详细描述在轨迹规划、控制算法方面的技术方案和成果
- 提前复习经典规划控制算法（如MPC、Hybrid A*）的数学原理
- 了解AI模型在规划中的应用，如模仿学习、强化学习
- 熟悉Linux调试工具和性能优化方法
面试指南
- 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）组织项目经历回答
- 算法问题先阐述原理，再结合实际场景说明应用和挑战
- 对于问题排查类问题，展示系统化思维：从现象推测根因，逐步验证
- 请解释Hybrid A*算法的原理及其在自动驾驶中的优缺点
- 如何设计一个安全可靠的决策状态机？举例说明
- 当实车测试中出现规划路径与预期不符时，你的排查思路是什么？
- 谈谈你对MPC控制器的理解，如何调参？
- 复习经典论文如《Optimal Trajectory Generation for Autonomous Vehicles》
匹配度报告
69
综合匹配度
自动驾驶算法岗，技术前沿、薪资高，但工作强度大，WLB一般。
适合人群
适合技术驱动、看重成长和行业前景、能接受高强度工作的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展85
工作生活40
使命价值80
薪资福利匹配
70中等
薪资水平较高，但JD未提及具体福利，稳定性因公司规模大而较好。
薪资信号面议 (30K-50K/月)
成长发展匹配
85较高
技术栈前沿，涉及大量核心算法，成长空间大；JD未明确提及晋升通道，但项目经验积累价值高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、Matlab、Linux、DP、QP、SQP、ILQR、Hybrid A*、Lattice、MPC、自动驾驶、决策规划
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，推测为高强度研发岗位。
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）
使命价值匹配
80较高
自动驾驶行业高速增长，社会影响正面（提升出行安全），技术创新性强。
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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