哈啰出行
规控算法工程师/专家（轻图能力构建）-【自动驾驶】
规控算法工程师/专家（轻图能力构建）-【自动驾驶】
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
自动驾驶
优化算法
DP
非线性优化
高精地图
K-Means
二次规划
轻图Noa
AI 估算 · 30k–50k
自动驾驶算法人才稀缺，岗位技能要求高，上海/北京薪资水平高，公司平台较好，月薪中位数4万有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责自动驾驶系统中基于导航地图和实时感知的定位与构图技术开发，构建对决策规划友好的静态道路环境
你将解决实时道路结构不连续问题，并优化参考线生成和平滑算法，确保安全性和车辆运动学约束
适合有智能驾驶量产经验、精通C++和优化算法的工程师
最低要求
计算机/软件/自动化/车辆/模式识别/机械电子等理工科专业，本科及以上学历，2年以上道路结构算法开发经验，拥有1个及以上智能驾驶项目量产经验
熟悉高精地图、SD地图、SD导航的数据结构，具有无图/轻图城市NOA开发经验者优先
熟悉二次规划、非线性优化等优化方法
熟悉A*，DP等搜索算法，掌握K-means等聚类、离群点检测算法
精通C++语言，对数据结构和算法有深刻理解，有良好的编程习惯和标准化的代码风格
熟悉地图接口，有与图商对接和合作的经验，有高德地图、腾讯地图对接开发经验者优先
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
负责基于导航地图和实时感知技术的智能驾驶系统的定位和构图技术的开发，解析实时感知地图进行拓扑构建和特殊结构识别，生成对决策规划友好的静态道路环境
负责车端局部地图的构建，解决在多种道路结构和天气条件下，实时感知道路结构不稳定和不连续等问题
负责路径规划中的参考线生成和平滑优化，包括非结构化场景的参考线搜索生成，给出满足安全性、车辆运动学约束的静态参考线
优先资格
具有无图/轻图城市NOA开发经验者优先
有高德地图、腾讯地图对接开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 自动驾驶是当前高速增长赛道，技术发展空间大，积累经验后市场价值高
- 哈啰出行作为超大型企业，平台资源丰富，有助于参与量产项目积累实战经验
- 工作内容涉及前沿算法（轻图NOA），能持续学习新知识，保持技术竞争力
- 技术难度高，需要同时掌握地图、感知、规划等多领域知识，学习曲线陡峭
- 自动驾驶量产项目压力大，可能面临高强度加班和快速迭代要求
- 适合热爱自动驾驶技术、有较强编程和算法功底、愿意在快节奏环境中攻坚克难的技术型人才
角色解读
- 可向高级算法专家或系统架构师方向发展，深入自动驾驶感知、规划、控制全栈
- 随着轻图技术积累，可转型为地图与定位方向的技术负责人
- 未来可进入技术管理岗，带领团队攻坚复杂场景算法
- 负责基于导航地图和实时感知的定位与构图技术开发，构建静态道路环境
- 解决实时局部地图构建中道路结构不稳定的问题，提升感知连续性
- 开发路径规划中的参考线生成和平滑算法，确保符合安全性和车辆运动学约束
- 精通C++，具备扎实的数据结构与算法基础
- 熟悉二次规划、非线性优化等优化方法，以及A*、DP等搜索算法
- 掌握K-means等聚类和离群点检测算法，熟悉高精地图及导航数据结构
申请策略
- 提前了解哈啰出行自动驾驶业务方向，在面试中展现对公司技术路线的理解
- 准备一个完整的项目案例，涵盖从问题分析到算法实现的全流程
- 突出智能驾驶量产项目经验，详细描述在其中负责的算法模块和成果
- 强调C++编程能力，可附上代码仓库或算法竞赛获奖经历
- 展示优化算法（二次规划、非线性优化）和搜索算法的实际应用案例
- 补强高精地图与轻图NOA相关知识，阅读相关论文或开源项目（如Apollo）
- 练习C++编程和数据结构，刷LeetCode中等难度题目，熟悉STL和内存管理
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目相关问题，突出个人角色和技术难点
- 对于算法问题，先阐述基本原理，再结合具体场景分析优缺点，最后给出优化方案
- 展示对比分析能力，如不同地图方案的适用场景和性能差异
- 请详细描述你参与过的一个智能驾驶量产项目，你在其中的具体贡献是什么？
- 如何解决实时感知道路结构不稳定的问题？请举例说明
- 解释二次规划在参考线平滑优化中的应用，并说明如何保证实时性
- 在高精地图和轻图方案下，地图数据结构有何不同？如何选择？
- 复习优化理论和搜索算法（二次规划、A*、DP）的数学原理和代码实现
匹配度报告
64
综合匹配度
自动驾驶核心算法岗，高技术门槛，薪资中上，WLB一般。
适合人群
适合追求技术前沿和职业发展的工程师，对工作生活平衡要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利60
成长发展75
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
60中等
薪资未披露，但自动驾驶算法岗通常薪资较高；福利未提及，补偿性动机满足一般。
薪资信号未披露 (30K-50K/月)
成长发展匹配
75中等
工作内容涉及前沿技术（轻图NOA、优化算法），但未明确提及成长路径和培训，发展性动机较好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、二次规划、非线性优化、A*、DP、K-means、高精地图、轻图NOA
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
工作地点在市区，但未提及远程或弹性工作，可能面临加班，生活化动机满足偏低。
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
70中等
自动驾驶属于高速增长赛道，技术创新性强，但社会影响力一般，意义感动机中等偏上。
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
Watch Jobs