哈啰出行
智驾软件集成工程师/专家-【自动驾驶】
智驾软件集成工程师/专家-【自动驾驶】
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
CI/CD
ISO 26262
cmake
AUTOSAR
CAN
Ethernet
SOTIF
DDS
SOME/IP
GitLab CI
AI 估算 · 30k–50k
高级自动驾驶软件集成岗位，技术难度高，市场稀缺，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为智驾软件集成专家，你将负责构建和维护自动驾驶软件的持续集成与发布体系，确保感知、规划等模块无缝协作
这是一个连接算法与产品落地的关键桥梁岗位，适合有丰富嵌入式系统集成经验、精通CI/CD工具链的工程师
最低要求
学历与经验：
· 计算机科学、电子工程、车辆工程或相关专业的本科及以上学历
· 5年以上嵌入式系统或复杂软件系统的集成、构建或发布相关工作经验
· 具备汽车行业，尤其是智驾、座舱或底盘领域软件集成经验者优先
技术技能：
· 精通CI/CD：深入理解并具有Jenkins, GitLab CI等主流CI/CD工具的实战配置和管理经验
· 精通构建工具：熟练掌握CMake, Bazel, Makefile等构建系统，了解交叉编译
· 脚本与自动化：精通Shell, Python等脚本语言，具备强大的自动化脚本编写能力
· 版本管理：精通Git及其工作流（Git Flow等）
· 系统与容器：熟悉Linux操作系统，具备Docker等容器化技术的使用经验
· 软件工程基础：扎实的软件工程知识，了解软件开发生命周期和敏捷开发流程
核心能力：
· 出色的系统性问题分析和解决能力，能够应对复杂的多模块交互问题
· 优秀的沟通和团队协作能力，能够推动跨部门、跨团队的技术协作
· 注重细节，对质量和流程有极高的要求
· 具备强烈的责任心和主动性，能在快节奏、高要求的环境中工作
工作职责
核心职责：
集成体系构建：设计、建立并持续优化智驾软件的持续集成/持续交付（CI/CD）流程与自动化工具链，提升集成效率和可靠性
软件版本集成：主导智驾系统（感知、定位、预测、规划、控制等模块）的日常集成工作，管理软件分支和版本，确保代码合入的稳定性
系统构建与发布：负责智驾软件系统的编译、构建、打包和发布，生成可用于测试和验证的软件基线版本
集成问题攻关：作为技术核心，主导分析和解决集成过程中出现的复杂跨模块问题（如编译错误、链接冲突、性能衰退、通信故障等），并与各模块开发团队协同定位根因
质量门禁：制定集成质量标准和门禁检查点，通过自动化测试和静态检查等手段，在集成早期发现和拦截问题
工具链与环境维护：维护和管理集成与构建相关的服务器、存储及开发环境，确保其高可用性
文档与规范：编写和维护集成、构建与发布相关的技术文档和流程规范
优先资格
优先考虑条件：
· 有基于AUTOSAR Classic/Adaptive平台的软件集成经验
· 熟悉车载网络通信（如CAN, LIN, Ethernet SOME/IP, DDS等）
· 了解功能安全（ISO 26262）和预期功能安全（SOTIF）相关概念
· 有大规模C++/Python项目集成管理经验
· 了解容器编排技术（如Kubernetes）
AI 洞察
优缺点分析
- 自动驾驶是高速增长赛道，技术积累具有长期价值
- 作为集成专家，能接触感知、规划等多个模块，技术视野开阔
- 哈啰出行规模大，平台稳定，项目落地机会多
- 需要处理复杂的多模块交互问题，调试难度高，压力较大
- 汽车行业对安全性和质量要求严格，工作容错率低
- 可能出现快节奏迭代，需要较强的抗压能力
- 适合有丰富嵌入式系统集成经验、喜欢解决系统性难题、对自动驾驶充满热情的工程师
角色解读
- 可向智驾软件架构师或技术专家方向发展，主导系统级设计
- 也可转向自动驾驶系统项目管理，负责大型项目的集成与交付
- 在自动驾驶行业积累经验后，可跳槽至其他头部车企或科技公司
- 设计并维护自动驾驶软件的CI/CD流水线，确保代码高效集成与发布
- 主导跨模块的集成问题攻关，定位并解决编译、链接、通信等复杂系统性问题
- 管理软件版本分支，制定集成质量标准，通过自动化工具拦截缺陷
- 精通Jenkins、GitLab CI等CI/CD工具，能独立搭建和优化流水线
- 熟练掌握CMake、Bazel等构建系统，以及Shell/Python脚本自动化
- 深入理解Git工作流、Linux操作系统和Docker容器化技术
申请策略
- 在面试前了解哈啰出行的自动驾驶业务方向，展示对其技术架构的兴趣
- 准备一个你主导解决的集成难题的详细案例，突出技术深度和协作过程
- 突出CI/CD流水线搭建和优化的具体项目经验，量化效率提升
- 强调在复杂系统集成中解决跨模块问题的案例，展示分析能力
- 列出掌握的构建工具和脚本语言，特别是CMake、Bazel和Python
- 如果缺乏AUTOSAR或车载网络经验，可以提前学习相关基础知识
- 熟悉Kubernetes容器编排有助于提升竞争力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出技术细节和量化成果
- 对于系统性问题，展示从现象到根因的逻辑推理过程，以及跨团队协作能力
- 请描述一次你主导优化CI/CD流水线的经历，带来了哪些改进？
- 当出现跨模块的编译或链接冲突时，你的排查思路是什么？
- 你如何确保软件集成的质量？有哪些门禁措施？
- 谈谈你对AUTOSAR（Classic/Adaptive）的理解以及集成经验
- 在快节奏的开发环境中，如何平衡集成速度与稳定性？
- 复习CI/CD工具链（Jenkins, GitLab CI）的配置和优化技巧
匹配度报告
74
综合匹配度
自动驾驶集成专家，技术前沿、薪资优厚，但工作节奏可能较快。
适合人群
适合追求技术成长、愿意接受挑战的工程师，对WLB要求不高的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利匹配
75中等
薪资水平在自动驾驶行业具有较强竞争力，但JD未提及具体福利，稳定性中等。
薪资信号未披露 (30K-50K/月)
成长发展匹配
90较高
该职位涉及自动驾驶前沿技术栈（CI/CD、容器化、AUTOSAR等），技能成长空间大，且能接触系统级集成，发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈CI/CD、Jenkins、GitLab CI、CMake、Bazel、Docker、Kubernetes、AUTOSAR、ISO 26262
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或远程选项，且自动驾驶行业通常加班较多，生活化满足度一般。
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）
使命价值匹配
80较高
自动驾驶行业高速增长，技术对社会出行方式有积极影响，但JD未明确使命感描述。
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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