文远知行感知软件工程师 – Offboard Infra（2026届校招）

关于公司 文远知行（WeRide）成立于 2017 年，是全球领先的 L4 级自动驾驶科技公司，致力于“以无人驾驶改变人类出行”，已在全球超过 25 个城市开展自动驾驶研发、测试及运营，累积自动驾驶里程超1600万公里，应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫，形成自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高阶智能驾驶等五大产品矩阵，提供网约车、随需公交、同城货运、智能环卫、高阶智能驾驶解决方案等多种服务。 凭借“1个平台+3大场景+5大产品”的多元商业化战略，文远知行商业营收居同类自动驾驶企业之首，已与多家全球顶级主机厂和一级供应商达成战略合作伙伴关系，包括雷诺日产三菱联盟、宇通集团、博世、广汽集团等，不断为人类出行提供更多新选择。 文远知行目前的团队既有来自谷歌、微软、亚马逊、苹果、百度、滴滴的高阶工程师，也不乏刚从顶尖高校毕业的青年才俊。来到我们当中，你会发现这是一个专业、专注、有趣、有料的队伍。大家为了一个激动人心而富有挑战的目标走到一起，互相激励、脑力碰撞，为实现产品落地、创造社会价值、推进行业技术而努力。 对有抱负的工程师，还有什么比这更有意义的呢？我们虚位以待，真诚期待技术过硬、志趣相投的小伙伴加入我们！ 更多信息请访问：http://www.weride.ai，或关注官方微信号：文远知行WeRide 关于感知Infra - Offboard方向(C++) 对周围环境与事物的感知能力是无人车与机器人技术发展的基础，是目前深度学习技术最前沿的应用之一，也是人工智能目前最具商业潜力的方向，是未来生产力提升的突破口。对于这样一个深度学习系统而言，模型的结构仅仅是冰山一角，围绕模型与应用建立起的工程能力，才是推动算法快速迭代的关键。例如一个应用于机器人的智能算法，需要通过高性能的仿真框架，处理海量的传感器数据，全面评估算法的行为，才能建立起快速的反馈与迭代。Offboard工程师的工作，就是围绕感知系统建立起闭环迭代所需的高效率基础设施，以实现感知系统的快速进化。 基于云原生和 Kubernetes 生态系统，打造高可用和高稳定性的复杂业务系统。 负责训练框架前沿技术的探索和研究，负责分布式训练架构体系的演进。 打造自动驾驶领域的数据闭环系统，自动驾驶大规模离线仿真技术等高水平大模型基础软件。 指导团队内技术工作，规划下一代自动驾驶感知领域离线基础架构技术，引领自动驾驶感知领域的离线基础架构理念变革

base地 北京/上海/广州/深圳 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： 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 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，如路面上的垃圾袋，洒水车的水花，前车掉下来的挡板 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 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 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。 关于感知Infra方向 感知infra构建感知系统的基石，包括但不限于： 搭建高效可靠的计算框架； 实现模型的inference engine并对模型进行优化； 建立精确稳定高效的评估系统；搭建高效好用的训练框架等。

base地 北京/上海/广州/深圳 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： 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 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 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 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。 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，VLM视觉语言模型落地，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。

关于WeStar人才计划 我们面向全球招募顶尖学子，通过提供极具竞争力的薪酬、全面定制化培养方案、开放核心业务工作机会、解锁前瞻性技术难题，培养中国未来的自动驾驶科技人才。我们希望汇聚最优秀的人才，以无人驾驶技术改变人类出行。 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： 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 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 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 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 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，VLM视觉语言模型落地，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。