采埃孚
Algorithm Engineer
Algorithm Engineer
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
QNX
MATLAB/Simulink
PID
ACC
AEB
MPC
NOA
AI 估算 · 20k–35k
ADAS算法工程师需求旺盛，硕士学历加量产经验，跨国大厂薪资竞争力强，上海市场水平约20-35K/月。
职位详情
关于这个职位
该职位是采埃孚ADAS及高性能计算业务单元的算法工程师，主要负责L2+纵向控制（ACC/AEB）和基于MPC的横纵向NOA控制算法的设计与优化
你将与全球团队协作，推动量产项目落地，适合有ADAS量产经验或对该领域有热情的硕士毕业生
最低要求
控制工程、汽车工程、机器人、计算机科学或相关领域硕士学位，也欢迎应届毕业生
具有ADAS驾驶和自动泊车系统（如NOA/ACC/LCC/AEB/APA）的量产经验
开发过规划和控制算法，如PID、MPC、iLQR、Hybrid A*、时空联合规划
熟悉车辆动力学和运动学模型，对智能驾驶中的车辆特性和补偿算法有扎实理解
精通MATLAB/Simulink、C/C++和Python编程语言，具有Linux/QNX开发环境经验
能够与感知、规划、测试和系统架构团队协作，基于ASPICE模块推动项目进展
能够与海外团队沟通技术解决方案并编写文档
工作职责
主导L2+纵向控制功能（包括ACC和AEB）的设计、调试和优化
开发和优化基于MPC的NOA功能横纵向控制系统，包括问题诊断和解决方案细化
对新客户项目进行需求分析，制定纵向控制策略并进行相应的工程评估
与感知、规划、系统和验证团队协作，确保控制模块与整个系统的有效集成
为国内外主机厂交付特殊场景和法规要求的量产实现
与全球团队协调技术方案，共同推动项目成功量产
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处汽车智能化核心赛道，ADAS技术市场前景广阔
- 采埃孚作为Tier1巨头，平台大、项目量产经验丰富，对个人履历提升明显
- 与全球团队协作，有机会接触国际化工作环境和前沿技术
- 算法量产要求高，需应对复杂的实际场景和严格的法规标准
- 技术深度要求高，需要持续学习新算法和工具
缺点 / 挑战
- 项目节奏较快，可能面临多部门协调和海外沟通的压力
- 适合有ADAS或自动驾驶控制算法背景，期望在汽车电子领域深耕，并愿意挑战量产交付的工程师
角色解读
- 从算法工程师向技术专家或团队管理方向发展，负责更复杂的系统级决策
- 可深入规划与控制算法全栈，或转向系统架构、功能安全等方向
- 在ADAS和自动驾驶领域积累经验后，有机会向更高阶自动驾驶技术岗位晋升
- 设计并优化ACC/AEB等纵向控制算法，确保车辆安全跟车和紧急制动
- 开发MPC-based横纵向控制实现NOA功能，解决实际道路场景问题
- 与感知、规划团队紧密协作，完成控制模块与系统的集成测试
- 扎实的控制理论基础，精通PID、MPC等控制算法
- 熟练使用MATLAB/Simulink进行算法仿真，并具备C/C++和Python编程能力
- 了解车辆动力学和ADAS系统，有量产项目经验优先
申请策略
- 关注ZF Capri业务分拆的战略背景，在面试中展现对ADAS行业趋势的理解
- 准备一个你主导或深度参与的技术案例，用STAR法则清晰讲解
- 突出参与过的ADAS量产项目，详细描述你负责的控制算法模块和成果
- 强调MATLAB/Simulink、C/C++技能，并附上相关代码项目或GitHub链接
- 展示车辆动力学建模或MPC优化方面的研究或项目经验
- 补充MPC、iLQR等高级控制算法的理论学习与仿真实践
- 熟悉ASPICE开发流程和功能安全标准（如ISO 26262）
面试指南
- 结合理论公式与实际工程约束，先阐明算法原理，再举例说明调参或改进过程
- 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目问题
- 请解释PID和MPC在车辆纵向控制中的应用场景及优缺点
- 描述你在一个ADAS量产项目中遇到的最大挑战及如何解决的
- 如何设计ACC功能以应对切入场景？考虑哪些安全策略？
- 你如何保证控制算法在嵌入式平台上的实时性？
- 复习经典控制理论和模型预测控制（MPC）的数学推导
- 整理1-2个你解决过的ADAS/自动驾驶控制难题的案例
匹配度报告
74
综合匹配度
ADAS算法核心岗，大平台高成长，薪资优厚但工作灵活性一般。
适合人群
最适合看重技术成长和薪资回报的求职者，对WLB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80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
该职位薪资在行业中上水平，大厂福利完善，但JD未明确列出福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展匹配
85较高
职位涉及前沿ADAS算法和量产经验，技术成长空间大，但JD未明确提及培训或晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MPC、PID、ACC、AEB、NOA、MATLAB/Simulink、C/C++、Python、Linux、QNX
成长机会Individual Growth: At ZF, you accelerate your career by working together across borders and cultures. Take advantage of global development opportunities, support and a flexible working environment.
业务类型profit_center
工作生活匹配
60中等
上海办公，无远程说明，但公司提及弹性工作环境，具体WLB信息不足。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡flexible working environment
使命价值匹配
70中等
ADAS行业增长迅速，但JD使命信号较弱，社会影响中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号shape future mobility and sustainable systems、safer, cleaner, affordable mobility for all
创新程度积极采用新技术
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