哈啰出行
云端标注算法工程师/专家
云端标注算法工程师/专家
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
PyTorch
目标跟踪
车道线检测
轨迹生成
点云分割
Bev感知
3D目标检测
Diffusion-Decoder
Occ感知
AI 估算 · 30k–60k
高级算法工程师岗位，技术前沿，市场竞争力强，薪资水平较高。
职位详情
关于这个职位
负责云端自动标注场景下的3D目标检测、跟踪、点云分割、车道线检测、红绿灯检测及轨迹交互标注等前沿算法研发与落地
需要扎实的计算机视觉和深度学习基础，精通Python和PyTorch，有离线标注或顶会论文经验者优先
最低要求
基础背景：计算机/数学/机器人等相关专业硕士及以上
精通Python及PyTorch，具备极致的代码与工程能力
核心要求：熟悉深度神经网络，精通图像/点云检测、目标跟踪、分割、BEV感知、OCC感知、端到端等算法中的一种或多种
工作职责
负责3D目标检测与跟踪算法的调研与预研，面向云端自动标注场景，探索并落地检测-跟踪一体化的前沿方案
负责点云全景分割算法的调研与预研，优化面向云端标注的高精度、高效率分割方法
负责车道线检测算法的调研与预研，结合云端标注需求，设计高效检测方案，并探索基于众包的标注协同策略
负责红绿灯检测算法的调研与预研，构建适用于云端大规模自动标注的鲁棒检测系统
负责轨迹交互标注算法的研发，预研基于Diffusion-Decoder架构的端到端轨迹生成方法，并设计多模态交互机制，支持用户高效修改与新增轨迹
优先资格
有离线自动标注算法落地经验
在顶会以一作发表论文，或在Waymo/nuScenes等竞赛中名列前茅
AI 洞察
优缺点分析
- 接触自动驾驶领域最前沿的算法（BEV、OCC、Diffusion等），技术积累深厚
- 哈啰出行平台大、资源丰富，算法落地场景明确，成果易见
- 团队注重创新，鼓励发表论文和参加竞赛，个人成长快
- 薪资水平有竞争力，大厂福利待遇完善
- 技术难度高，需要持续跟踪前沿并快速迭代，学习压力大
- 算法从调研到落地周期可能较长，需要耐心和工程能力
- 云端标注场景对精度和效率要求苛刻，需要解决大规模数据标注的工程问题
- 适合有扎实计算机视觉基础、热爱前沿技术、愿意在自动驾驶标注领域深耕的技术型人才
角色解读
- 从算法工程师向技术专家或架构师发展，主导核心算法方向
- 横向拓展至自动驾驶全栈感知或云端标注平台设计
- 有机会转向管理岗位，带领算法团队攻克技术难题
- 负责3D目标检测、跟踪、分割等算法的调研与预研，并落地到云端自动标注系统中
- 设计高效的车道线、红绿灯检测方案，探索基于众包的标注协同策略
- 研发基于Diffusion-Decoder的端到端轨迹生成方法，支持用户高效交互标注
- 持续优化算法性能与效率，推动前沿技术在业务场景中的应用
- 精通Python和PyTorch，具备扎实的工程实现能力
- 深入理解图像/点云检测、跟踪、分割、BEV感知等计算机视觉算法
- 熟悉离线自动标注系统或有相关落地经验者优先
- 具备阅读前沿论文并复现算法的能力，有顶会论文或竞赛经历为加分项
申请策略
- 在求职信中表达对自动驾驶标注领域的热情和长期兴趣
- 了解哈啰出行在出行和自动驾驶方面的布局，展现对公司的认同
- 突出在3D检测、跟踪或分割等方向的项目经验和成果，最好有量化的指标
- 强调Python和PyTorch的熟练程度，尤其是工程优化经验
- 如果有离线标注系统相关经验，务必详细描述
- 列出发表的顶会论文或竞赛成绩，作为技术实力的证明
- 提前复习和掌握BEV感知、OCC感知、端到端算法等前沿知识
- 动手实现一些公开数据集（如Waymo、nuScenes）上的基线算法，加深理解
面试指南
- 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）组织项目经历，突出个人贡献和成果
- 对于算法原理问题，先解释基本概念，再结合自身理解比较不同方法，最后联系实际应用
- 遇到开放性设计问题，先梳理关键需求，提出可行方案，说明取舍，并提及可能的优化方向
- 请详细介绍一下你之前做过的3D目标检测项目，如何评估效果？
- BEV感知相比传统方法有什么优势？目前主流方案有哪些？
- 如何设计一个高效的云端自动标注系统？会面临哪些挑战？
- Diffusion模型在轨迹生成中的应用原理是什么？
- 你如何平衡算法精度和推理速度？实际工程中如何优化？
匹配度报告
72
综合匹配度
大型互联网公司，前沿自动驾驶算法研发，薪资有竞争力，但工作强度未知。
适合人群
最适合追求技术前沿、重视技能成长和发展的求职者。
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85
工作生活50
使命价值75
薪资福利匹配
80较高
哈啰出行作为大型互联网公司，薪资水平有竞争力，但JD未明确披露具体数额和福利，整体补偿性较好。
薪资信号未披露 (30K-60K/月)
成长发展匹配
85较高
岗位技术前沿，涉及BEV、OCC、Diffusion等新兴技术，能显著提升个人技能和行业视野，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、3D目标检测、点云分割、BEV感知、OCC感知、Diffusion-Decoder
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
JD未提及远程或弹性工作，仅现场办公，且无WLB相关信号，互联网算法岗通常节奏较快，生活化动机满足有限。
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
75中等
自动驾驶标注属于高速增长赛道，对社会出行智能化有积极意义，但JD未明确使命导向；技术创新积极，整体意义感中等偏上。
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
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