文远知行深度学习算法工程师（2026届校招）
任职要求
1.熟练掌握C++、Python中至少一种语言; 2.有较好的深度学习功底和工程素养深刻理解深度学习相关知识； 3.有大规模深度学习模型训练部署实践经验者优先； 4.熟悉地图定位相关传感器数据处理和融合技术，有自动泊车、地图生产和融合定位等项目经验者优先； 5.热爱自动驾驶行业，勇于探索，挑战高精地图领域最前沿的技术问题积极主动，善于发现并解决问题； 6.有良好的沟通能力和团队意识。
工作职责
base地 北京/上海/广州/深圳 基于深度学习打造不依赖高精度地图的定位和实时地图系统，包括模型设计、训练、部署，车上系统反馈和形成数据闭环设计和构建深度神经网络模型，用于对传感器数据进行特征提取、数据融合和位置估计处理和分析大规模的自动驾驶系统相关的Camera、Lidar、GPS和IMU等各种传感器数据，利用深度学习技术进行特征提取、数据建模和预测分析进行深度学习模型的调优和调参，以提高模型的性能、效率和鲁棒性。
北京或广州或深圳 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。
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。
PNC组介绍：在自动驾驶系统中，决策规划与控制可以类比为人类的大脑与神经。确保“大脑与神经”正确高效地“思考”和安全舒适地“执行”，是一个优秀的规划与控制组的职责所在。规划控制团队分为决策团队、规划团队和控制团队。决策规划部门的主要目的是在复杂的无人驾驶环境中找到安全的行驶方案，例如通过人类驾驶的数据分析何时进行变道，对前方车辆是跟随还是绕行。决策规划部分还要从路上的真实数据中学习人类驾驶的共识，比如道路拥堵时到底什么时候能变道，后车要怎么表达出它是否让行，进而思考如何把这种共识应用到具体算法中。此外，决策规划要能将不同的未来收敛到当选确定的行为中。控制部分则是负责将上述的行为严格地执行到车辆上。 负责无人驾驶决策模块设计和实现，应对无人驾驶中各种最具挑战性的场景：拥挤道路上无人车的变道策略：如何主动创造变道环境（如加速变道），如何准确判断旁边车辆的意图，如何与其他车辆协商以迫使他们为你让出变道空间等；处理各种合理或不合理的行为场景：如电动车逆行、左右摇晃的自行车、道路上乱窜的行人等；应对不合交规但频繁出现的场景：旁边车道车辆突然变道抢占路权、连续实线变道等；拥挤高速公路合流等对人类司机都很困难的决策；各种交通标志控制下的无人车行为决策：如无保护路口如何通过、人行道行为逻辑、施工区域的通过逻辑等。