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Senior Software Engineer, Context Fusion and Multi-Vehicle Adaptation - Autonomous Vehicles
Senior Software Engineer, Context Fusion and Multi-Vehicle Adaptation - Autonomous Vehicles
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
调试
自动驾驶
状态估计
多目标跟踪
3D几何
传感器融合
SLAM
Bev模型
地图-感知融合
AI 估算 · 30k–60k
资深自动驾驶工程师，技术栈前沿、市场需求旺盛，英伟达作为行业巨头薪资竞争力强，月薪预估30k-60k。
职位详情
关于这个职位
作为一名资深软件工程师，你将加入英伟达的自动驾驶团队，专注于多车型场景下的传感器融合与上下文适配
你将分析实际道路融合问题，调试并优化算法，确保自动驾驶系统在不同车辆平台和区域环境中的稳定表现，为量产级自动驾驶功能保驾护航
最低要求
BS/MS或同等经验，专业方向包括计算机科学、计算机工程、机器人、电气工程、数学、物理或相关领域
超过3年自动驾驶、机器人、感知、地图、定位、传感器融合、规划、主动安全或实时嵌入式系统相关行业经验
强大的系统级调试能力，能够通过日志、回放、指标、可视化工具或实车测试分析复杂自动驾驶问题
扎实的C/C++编程技能
在3D几何、坐标系、状态估计、概率建模、数值优化和实时融合系统方面有坚实基础
有支持量产项目、车辆集成、参数调优、验证或跨多平台/车型/客户发布的经验
能够用英语清晰地进行技术沟通
具备良好的协作和沟通能力，能与全球团队、OEM合作伙伴及跨职能利益相关者有效合作
工作职责
使用回放工具、基于日志的诊断和实车调试，分析、分类并解决多个NDAS项目和车型中的复杂Context Fusion问题
开发并改进融合逻辑，将感知输出、地图信号和车辆状态整合为可靠的、与驾驶相关的环境表示
针对不同车辆平台、传感器配置、地图提供商和区域驾驶环境，适配并调优Context Fusion模块，确保在真实场景中的稳健性能
进行实车验证、调试和性能调优，包括真实世界问题的复现和修复迭代
设计和开发测试工具、自动化流水线和质量指标，以提高分类效率、支持跨车型对比并扩大工程生产力
评估融合输出及其对下游规划、预测和主动安全的影响
为量产项目识别差距并提出实用解决方案
根据需要出差（国内和国际）进行现场车辆测试和OEM合作
优先资格
有地图-感知融合、HD/SD地图、在线地图、道路拓扑、车道级上下文、交通标志/信号灯或无地图/地图降级驾驶经验
有支持多个OEM项目、车型、传感器配置、地图提供商或区域变体的量产自动驾驶或ADAS项目经验
有构建自动化分类、回放评估、质量指标、回归测试或跨车型对比工作流的经验
有BEV世界模型、占用网格、遮挡推理、静态障碍物建模、自由空间估计或场景理解的经验
有卡尔曼滤波、粒子滤波、因子图、多目标跟踪、SLAM、定位或地图匹配系统经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 英伟达作为AI和自动驾驶芯片领导者，平台大、技术全球领先，履历含金量高
- 岗位涉及多车型适配和量产交付，能积累宝贵的工程实战经验
- 技术栈涉及传感器融合、地图、规划等多个核心领域，学习曲线陡峭但成长快
- 与全球团队和OEM合作，视野开阔，沟通能力提升
- 需要频繁出差（包括国际），对生活有一定影响
- 行业竞争激烈，技术迭代快，需要持续学习
- 适合热爱自动驾驶技术、享受解决复杂工程问题、乐于在快节奏环境中与全球团队协作的资深工程师
缺点 / 挑战
- 自动驾驶对安全性和可靠性要求极高，调试压力和问题复杂度大
角色解读
- 可向技术专家方向深耕，成为传感器融合或系统集成领域的权威
- 也可转向技术管理，带领团队主导多车型项目交付
- 在英伟达平台，有机会接触最前沿的自动驾驶技术（如BEV、大模型），实现快速成长
- 分析并解决自动驾驶系统中传感器融合的实际问题，使用日志、回放和实车调试手段
- 开发并调优融合算法，确保不同车型和环境下环境感知的准确性和鲁棒性
- 设计自动化测试工具和流水线，提升跨平台开发效率
- 与全球工程团队及OEM合作伙伴协作，推动量产级自动驾驶功能的交付
- 扎实的C/C++编程能力，能高效实现复杂算法
- 深厚的3D几何、状态估计和概率建模基础，理解传感器融合原理
- 强大的系统级调试能力，能快速定位并解决实车问题
- 良好的英语沟通能力，能参与国际化团队协作
申请策略
- 深入了解NVIDIA自动驾驶平台DRIVE的技术栈和产品路线
- 准备一个你解决过的复杂系统调试案例，展示逻辑和效果
- 突出自动驾驶或机器人领域的量产项目经验，尤其是多车型适配、传感器融合相关
- 强调C/C++编程能力和系统调试案例，附上具体问题分析过程
- 展示对3D几何、状态估计等基础理论的深入理解
- 体现跨团队协作和英语沟通能力
- 如果有机会，补充BEV感知、占用网格等前沿技术知识
- 加强自动化调试管线的设计与开发能力
面试指南
- 对于技术问题，采用STAR（情境-任务-行动-结果）法则，清晰展示背景、挑战、具体行动和量化结果
- 对于系统设计问题，先明确需求，再分模块讨论，最后评估权衡
- 强调debugging流程：从现象到假设，到复现验证，到根因分析和修复
- 请描述一个你调试过的复杂传感器融合问题，你的解决思路是什么？
- 如何设计一个跨车型的融合参数调优流程？
- 解释BEV世界模型在传感器融合中的作用
- 如何处理地图信息与感知结果不一致的情况？
- 在实车测试中，如何确保算法的安全性和鲁棒性？
匹配度报告
70
综合匹配度
顶尖平台、前沿自动驾驶技术、高成长性，但出差较多、WLB一般。
适合人群
适合技术成长驱动、追求前沿挑战的求职者，对生活平衡要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
70中等
薪资未明确但预计处于市场领先水平，福利未在JD中明确提及，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展匹配
90较高
岗位涉及前沿自动驾驶技术，有大量实践和学习机会，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、传感器融合、3D几何、状态估计、BEV、地图-感知融合、多目标跟踪、SLAM
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
要求现场办公，且涉及频繁国内外出差，WLB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
70中等
自动驾驶属于高速增长行业，能提升出行安全，具有一定社会价值。
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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