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自动驾驶岗位一图速查
12 岗位完整版速递
一、感知(2 个岗)— 方向:World Model / Foundation Model
JD061・高级感知算法工程师(World Model)
- 面向自动驾驶感知的 World Model / Foundation Model 研发
- 处理相机 / 激光雷达 / 毫米波雷达 / 车辆状态大规模量产数据
- 加分项:大模型在 Robotaxi / 自动驾驶卡车 / 商用车 / 机器人的应用经验
JD062・感知算法工程师(World Model)
二、预测与规划(2 个岗)— 都是 Tech Lead 级别
JD064・运动规划算法技术负责人(Motion Planning Tech Lead)
- 主导自动驾驶卡车场景下决策、路径规划、轨迹生成、速度规划
- 必备:C++ 生产级代码能力 + Tech Lead 带团队经验
JD066・预测算法工程师技术负责人(Prediction Tech Lead)
三、定位与建图(2 个岗)— 视觉 SLAM + LiDAR SLAM
JD067・视觉 SLAM 算法工程师(在线定位与标定) ⭐ 强稀缺
- 下一代视觉 SLAM 系统,同时解决在线定位与传感器在线标定
- 核心技术栈:ORB-SLAM3 / VINS-Mono + 3DGS / MASt3R / VGGT + CUDA 加速
- 必备:3 年以上 SLAM 真实产品部署 + 精通 CUDA C/C++
- 典型 "既要又要" 岗 —— 同时要 SLAM 源码级功底 + CUDA 加速能力
JD068・建图算法工程师(Mapping Algorithm Engineer)
- 基于 LiDAR 的 SLAM 算法(非纯视觉)
- 在线 + 离线通用建图模块,输出含车道线的全局结构化地图
四、AI 平台(3 个岗)— 全栈 + 后端 + 产品
JD072・AI 平台全栈工程师
JD073・高级 AI 后端工程师
- 云原生、大规模数据处理、Kubernetes 生产经验
JD074・AI 平台产品经理
- 必备:直接参与过真实自动驾驶数据反馈或持续改进平台设计
五、AI Native(1 个岗)
JD077・AI 原生应用工程师
- 基于 LLM 的 AI 应用:Agent、Workflow、RAG、知识库系统
- 必备:至少 1 年生产级 AI 应用开发经验(非仅 Demo 经验)
- 框架:LangChain、LangGraph、vLLM
六、硬件(2 个岗)— 系统集成 + 软硬件交叉
JD079・硬件开发工程师(系统集成方向) ⭐ 特别说明
- 传感器集成 + 数据传输(LiDAR / 相机 / 毫米波雷达 / GNSS/IMU)
- AD 计算平台选型(X86/RTX → Orin/Thor SoC)
- 不适合:纯 PCB / 电路设计、纯软件岗、不愿在实车上工作
JD080・软件开发工程师
- 系统架构、车辆架构、硬件抽象层 HAL / 中间件
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