哈啰出行
感知算法工程师（激光雷达点云方向）-【自动驾驶】
感知算法工程师（激光雷达点云方向）-【自动驾驶】
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海市 / 北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
深度学习
自动驾驶
传感器融合
激光雷达
目标跟踪
三维建模
点云处理
PCL
Centerpoint
Pointnet
AI 估算 · 25k–45k
自动驾驶算法岗薪资较高，点云方向技术稀缺，公司平台大，一线城市薪资水平领先
职位详情
关于这个职位
作为哈啰出行自动驾驶团队的核心成员，你将负责激光雷达点云数据的感知算法研发，包括点云检测、分割、分类及目标跟踪等
你的工作将直接应用于无人车环境感知系统，需要精通点云处理、深度学习及传感器融合
这个职位适合有扎实数理基础和编程能力、对自动驾驶技术充满热情的工程师
最低要求
熟悉激光点云相关算法设计，包括但不限于平面直线拟合，特征提取，数据配准，滤波、去噪等
熟悉机器学习，深度学习相关算法，如pointnet、centerpoint;
熟悉激光雷达、视觉等传感器融合算法;
熟悉一种或多种开源点云库如PCL,CloudCompare等;
有扎实的数理基础，优秀的编程能力，快速学习能力
工作职责
负责无人车激光雷达点云数据的环境感知算法，如点云检测，分割，分类，目标跟踪等
负责无人车激光雷达数据处理，三维建模等
适配多种激光pattern完成算法研发设计
配合项目完成需求分析，进行相关算法分析和优化，算法集成上车
AI 洞察
优缺点分析
- 自动驾驶是高速增长赛道，积累的技术经验极具市场价值
- 哈啰出行作为大型平台，提供丰富的真实场景数据和工程化落地机会
- 点云感知算法技术壁垒高，有助于构建长期职业竞争力
- 技术难度大，需要持续学习前沿算法和工程化技巧
- 自动驾驶涉及安全性，算法调试和优化压力较大
- 行业竞争激烈，需要快速迭代和应对不确定性
- 适合对自动驾驶充满热情、有扎实数理和编程功底、喜欢解决复杂技术挑战的算法工程师
角色解读
- 深耕点云感知算法，成为自动驾驶感知领域的专家
- 向技术管理方向转型，带领团队负责整个感知模块
- 横向拓展到多传感器融合、规划控制等方向，成为系统级架构师
- 研发激光雷达点云的环境感知算法，包括目标检测、分割、跟踪等核心模块
- 处理点云数据，进行三维建模，适配不同激光雷达 pattern
- 与团队协作，将算法集成到无人车系统，并进行优化和测试
- 熟练处理点云数据，掌握滤噪、配准、特征提取等传统算法
- 精通深度学习模型如 PointNet、CenterPoint，能进行模型训练和部署
- 具备传感器融合（激光雷达+视觉）算法设计能力
- 熟练使用 PCL 等点云库，有扎实的 C++/Python 编程基础
申请策略
- 关注哈啰出行自动驾驶业务进展，在面试中体现对公司的认同
- 准备一个完整的点云感知项目案例，涵盖算法设计、训练、评估和部署
- 突出点云处理项目经验，如目标检测、分割等算法的实际应用
- 展示深度学习框架使用经历，特别是 PointNet/PointNet++ 或 CenterPoint
- 强调传感器融合或无人车相关项目，体现工程化能力
- 强化 C++ 和 Python 编程，熟悉 CMake、ROS 等工具
- 补充自动驾驶常用数据集（如 KITTI、nuScenes）的处理经验
- 了解最新的点云 Transformer 等前沿算法，保持技术敏感度
面试指南
- 对于算法原理问题，先概述核心思想，再举例说明应用场景，最后比较优缺点
- 对于项目问题，采用 STAR 法则：背景、任务、行动、结果，突出技术难点和个人贡献
- 请解释 PointNet 和 PointNet++ 的核心思想及区别
- 如何处理激光雷达点云中的稀疏性和噪声？
- 描述一个你完成的点云目标检测项目，包括遇到的问题和解决方案
- 激光雷达与视觉融合中，如何进行时间同步和空间对齐？
- 如何评估感知算法的性能？你会使用哪些指标？
- 复习经典点云网络架构（PointNet、VoxelNet、CenterPoint）的论文和代码
匹配度报告
76
综合匹配度
自动驾驶感知算法岗，技术前沿，薪资优厚，但工作节奏较快，现场办公
适合人群
适合重视技术成长、追求前沿领域、愿意为高回报和高社会价值投入时间的求职者
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利匹配
80较高
薪资水平在自动驾驶行业具有竞争力，公司融资充分，福利较为完善，但具体薪资面议，整体补偿性较强。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿的自动驾驶感知技术，提供丰富的成长空间，但JD未明确晋升路径，不过技术含量高，发展性强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈激光雷达、点云、深度学习、PointNet、CenterPoint、PCL、传感器融合
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
工作地点在上海或北京，现场办公，弹性工时未提及，自动驾驶行业通常加班较多，生活化动机满足一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
85较高
自动驾驶是高速增长赛道，对社会交通变革有积极意义，公司致力于出行智能化，使命感较强。
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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