薪酬概览
平均月薪
¥28200
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥21400 - ¥35000
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
71.4% 人群薪酬落在 15-30k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
5月新增岗位
3
对比上月：岗位减少4
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 4 | 100% |
热招职位
加入自动驾驶数据平台团队，聚焦模型训练性能优化、训练数据集管理、训练框架工程化，参与大规模自动驾驶 / 大模型训练链路建设，解决真实业务中的 IO 瓶颈、训练加速、数据管理等工程问题。
1.训练性能与链路优化
参与分布式训练调优，优化显存 / 内存占用、通信效率与数据流水线；攻坚数据解码、加载、增强等预处理环节性能，结合 CPU/GPU 异构计算提升整体训练吞吐。
2.大规模训练数据集管理
参与自动驾驶数据集版本管理、质量校验与分发；优化 Lance、WebDataset、LMDB 等数据读取链路，解决分布式训练 I/O 瓶颈，保障海量训练数据高效流转。
3.训练框架维护与自动化建设
协助内部训练框架迭代维护，保障训练稳定性；参与训练流程模块化、自动化改造，配合搭建训练任务 CI/CD、性能度量与数据监控体系。
4.系统问题排查与专项优化
协助定位训练过程 OOM、卡死、通信异常等问题，参与内存、性能 Profiling 等专项优化，提升框架可维护性。
1、负责ADAS、城区/高速NOA场景下的感知算法研发，包含交通灯、标识牌检测等空中要素检测工作；
2、负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地，如模型优化、评测体系化构建、case迭代等；
3、掌握数据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路，并伴随业务开展持续优化；
4、掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力；
探索下一代端到端自动驾驶系统的强化学习训练范式，构建高效稳定的大规模强化学习闭环训练框架，提升强化学习的数据效率、训练效率、稳定性、场景泛化性，验证scalling law，推动强化学习算法在物理世界的落地应用。
1.参与端到端智驾模型训练/评测数据生产全链路开发，包括数据生产、数据挖掘、打标、质检等；
2.参与智驾标签体系、meta体系的研发、维护及落地；
3.参与数据全链路相关的基础框架研发，包括挖掘、生产及分析框架等；
1、负责设计开发智能驾驶数据采集系统，数据闭环系统；
2、能够独立分析智能驾驶算法数据采集需求，完成需求方案转换；
3、开发设计传感器数据接入方案；
4、参与应用软件集成实车部署调试，有处理现场问题的综合能力；
1、负责车端智能驾驶的模型推理部署，新增模型接入与新算子支持；
2、负责车端智能驾驶应用软件的软件模块设计和软件开发；
3、负责车端智能驾驶应用软件全流程的量化精度优化和性能优化，为工程部署和算法优化方向提出指导；
4、负责车端智能驾驶算法模型在异构计算平台(GPU/DSP/J6 BSP)的部署和性能优化；
岗位定位
负责智能驾驶域控端侧应用层软件开发、功能集成、业务逻辑落地、实车调试与量产交付。更具体的，负责端上车-云连接Agent模块开发，建立车-云高可靠、高性能连接，确保高可达性和高性能上、下行传输，是自动驾驶功能落地的核心工程岗位，主打业务逻辑、状态机、跨模块通信、端侧性能优化、量产稳定性。
岗位职责
1. 智驾应用层业务开发：负责高速NOA、城市NOA、自动泊车APA/RPA、循迹倒车、车道保持、主动刹车等辅助驾驶/自动驾驶功能的应用层逻辑开发、状态机管理、工况跳转、权限管理、故障降级策略落地。
2. 跨模块集成与协议对接：对接感知、定位、预测、规划、控制、底盘、车身、座舱HMI、导航、语音模块，完成跨进程/跨域通信、协议解析、数据校验、状态同步、指令下发与反馈，保障端侧全链路稳定运行。
3. 端侧性能与实时性优化：负责域控端侧软件资源管控，优化CPU/GPU/内存占用、线程调度、时延抖动、异常容错，解决卡顿、丢帧、状态跳转异常、偶现失效等量产问题，满足车载毫秒级实时性要求。
4. 台架/实车调试与问题闭环：参与台架联调、场地试车、道路路测，定位并闭环各类工况异常、边界case、偶现bug，输出调试日志、问题复盘与优化方案，支撑版本迭代与OTA升级。
5. 量产工程化与质量管控：遵循车载开发规范（ASPICE/AUTOSAR/ROS2），完成模块设计、编码、单元测试、集成测试、文档沉淀、代码评审，保障软件可量产、可维护、可迭代。
6. 版本迭代与需求落地：承接产品功能需求，拆解技术方案，跟进需求落地、版本合入、回归验证，支撑年度功能迭代与OTA特性上线。
1、全面负责自动驾驶相关研发过程中软件/算法/硬件等各领域开发过程中的项目管理（包括但不限于对成本、质量、资源的管理）；
2、负责联动多部门及角色确认实施方案，收集和明确需求，高效任务拆解，形成版本开发计划，并对执行进度进行控制和管理；
3、负责管理、协调部门内部各领域间和关联部门间的交互和输入输出管理，确定上下游依赖和开发排期，牵头解决跨部门跨领域的重难点问题；
4、不断优化项目管理流程与工具，提高跨部门、跨地域、跨公司项目团队的执行效率；
1、参与多模态大模型VLM在自动驾驶等业务场景中的量产落地，负责算法设计、训练、优化及工程化部署；
2、具备大模型训练经验，能够通过数据驱动的方法持续提升模型核心指标，优化图像、文本、语音等跨模态信息的融合方案，保障模型在嵌入式或云端环境中的推理效率与稳定性；
3、参与模型量化部署、算法策略设计等环节，能够解决项目落地中遇到的实际问题，配合工程团队完成模型压缩、加速、边缘端部署等量产关键工作，平衡性能与精度；
1.负责雷达测试场景定义. 实现及评价；
2.负责雷达场地及道路试验系统的集成. 调试及测试数据记录；
3.负责雷达系统的功能及性能测试用例及其实施方案设计；
4.负责雷达传感器测试方案的设计及评价；
5.负责雷达功能的主客观评价。