返回信息流文远知行——全球通用自动驾驶第一股
北京办公地点:，西土城地铁站步行5分钟，北航对面，海淀区知春路6号锦秋国际
base地：北上广深，都在招人
岗位方向:感知算法、深度学习、端到端、大模型、定位算法、C++开发
均有社招、校招(25届)、实习(26届)HC，欢迎关注和推荐
em58NOI，ACM竞赛经历加分
投递邮箱 ：ying.yang@weride.ai
微信：y92649464a
(实习请备注到岗时间，实习时长，每周出勤天数)
具体职位JD在下边啦~
地图组开发岗
岗位职责：
自动驾驶高精地图系统研发，实现大规模分布式建图和快速更新。工作内容包括但不限于：
分布式数据处理系统的构建、性能优化与维护
云端建图微服务的构建、部署与维护
车载地图相关系统的构建，性能及可靠性优化
地图质量评测系统搭建与维护
岗位要求：
熟练使用C++（C++11及以上版本）和 Python，精通常用的数据结构和算法
熟悉Linux 开发环境
熟悉面向对象编程
有较强的工程能力及大型系统开发经验
热爱技术、积极主动、思维活跃、学习能力强
加分项：
分布式或大型数据处理系统架构经验
熟悉大数据主流技术栈和开源框架
数据处理的相关经验，ML/DL、推荐、广告、数据挖掘相关知识和经验
深度学习系统的搭建与使用经验
Slam算法岗
工作职责：
与地图及定位系统相关的，基于相机、lidar、GNSS、轮速计、IMU等多种传感器的各种智能算法的研发。工作涉及但不限于：多传感器融合建图和定位算法开发、传感器校准、点云数据处理、地图元素自动识别和智能标注等。
岗位需求：
o 计算机、自动化、电子工程、导航工程、地理信息系统、遥感、测绘等相关专业本科及以上学历，硕士及以上优先
o 良好的数学、算法基础以及编程经验，熟悉C++或Python
o 熟悉Linux系统环境下的操作和开发o 能够在充满未知因素和快节奏的环境中工作，结果导向
o 踏实勤奋、积极主动、好学上进，有团队合作精神
o 逻辑清晰，具有良好的表达与沟通能力
o 有高水平会议、知名期刊论文发表者优先
o 有自动驾驶、机器人、无人机背景者优先
具有下列至少一项背景或经验，有多项匹配者优先：
o 导航定位，基于隐马尔科夫模型(HMM)的地图匹配
o 基于IMU、轮速计等传感器的高精度车辆航位推算(Dead Reckoning)
o 3D计算机视觉、SLAM、VIO。熟悉SLAM相关软件或代码库：ROS、Eigen、Ceres、g2o、GTSAM等至少一种
o 机器学习算法理论及实践，包括深度学习（熟悉主流框架，TensorFlow、Torch、MXNet等至少一种）、经典机器学习算法（GBDT、SVM等）。有图像、视频、点云等视觉数据的检测、识别、分割等项目经验更佳
o 机器人学、状态估计理论、实时多传感器数据处理和融合（GNSS、IMU、轮速计等）、EKF/PF/UKF等滤波技术
感知算法岗
关于感知方向
感知是无人驾驶中非常复杂和有趣的部分之一，你构建的是一个人工智能集大成的系统，不是一项按部就班就能完成的工作！感知软件工程师负责无人驾驶感知系统的设计和实现，应对无人驾驶中各种最有挑战的问题：
1. 设计高效可靠的深度学习模型，在几十毫秒内精确检测和跟踪车周围200米之内所有的障碍物（人，车，非机动车辆，交通锥等），并对场景进行理解
2. 如何设计一般性的模型和算法去处理各式各样的长尾情况和极端环境，如路面上的垃圾袋，洒水车的水花，前车掉下来的挡板 ，如大雨，大雪，雾霾，风沙等
3. 如何保证感知模型和算法在极端的环境里的准确性和可靠性，如大雨，大雪，雾霾，风沙等
4. 把模型优化到极致，让十几个到几十个模型在车上有限的计算资源上欢快的运行
5. 如何搭建一个高效可靠的计算框架，支撑一个周期内接收几十个传感器的输入，做各种同步融合，并进行几十个深度学习模型的推理
关于机器学习和算法方向
这个方向的感知工程师负责设计并实现传感器标定，障碍物检测，分类，跟踪，和场景理解等各种模型和算法，对模型和算法进行评估和测试，并把模型和算法部署到车上。
我们需要你：
- 同时具有很强的算法和C++编程能力；或者在机器学习/深度学习，计算机视觉，模型优化等至少一个方向上有扎实的基础和丰富的经验。
- 拥有强大的逻辑思维能力，算法能力，以及解决问题的能力。
- 具有良好的沟通能力和跨组合作能力。
- 具有强烈的自我驱动能力对无人驾驶真正的 believe 。
加分项：
- 丰富的C++开发经验，熟悉多线程，内存管理，泛型，及设计模式.
- 丰富多传感器融合以及2d/3d跟踪的经验
- 在顶会发表了文章
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / job-info / #973713同步于 2025/4/21
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【社招】【校招/实习有转正】自动驾驶-文远知行 算法岗开发岗
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