薪酬概览
平均月薪
¥5300
中位数 ¥7000 ｜ 区间 ¥4700 - ¥6000
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
100% 人群薪酬落在 0-8k
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
6月新增岗位
8
对比上月：岗位新增3
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 |
|---|---|---|
| 不限经验 | 8 | 100% |
热招职位
Weride专注于打造更加高效的自动驾驶算法评估系统，提升与优化WeRide自动驾驶系统整体评估技术与迭代链路，包括大规模仿真测试与真实道路评估。集合了WeRide所有技术团队的力量，包括自动驾驶系统的研发、测试、产品、分析团队，为自动驾驶的安全舒适保驾护航。为了达成评估迭代系统化与效率提升，我们需要研发人员、分析人员、产品经理与技术产品经理并肩作战。自动驾驶中的数据分析与建模，伴随着大量高纬度数据，具有高度的不确定性，二义性与系统误差，我们需要算法工程师的加入，通过数据驱动的方式来推动驾驶行为、机器学习模型与仿真技术的迭代。
岗位职责：
充分利用WeRide千万级别的道路数据与亿万仿真数据，负责自动驾驶系统中的核心算法开发，包括但不限于数据生成、智能体控制等模块的算法设计与实现，基于仿真环境与数据，构建自动驾驶大模型，并开发对应系统指标。参与传感器数据处理与融合，包括激光雷达、摄像头、雷达等多传感器数据的同步与融合，开发对应的生成模型。与研发团队协作，负责提出数据应用工具的需求；对自动驾驶数据进行多维度分析，进行机器、深度学习模型开发，确保高质量的数据、算法与模型。可根据用户数据需求，完成数据调研，建立相关数据监控，挖掘数据价值，并确定分析实施方案。
任职要求：
本科及以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业；有数据分析、数据建模、机器学习、深度学习等相关经验；具有较强解释与分析歧义数据的能力，包括多维数据、稀疏数据、低质量数据等。熟悉Python、R至少一种常用语言，掌握SPSS，SAS等更多统计分析工具者优先；深刻理解机器学习、深度学习相关知识，有大规模深度学习模型训练部署实践经验者优先有科研经验并发表过论文者优先考虑有较好的撰写汇报材料（Word，PPT）能力，有较好的学习能力和抗压能力。
1、计算机、自动化、电子工程、数学、车辆工程等相关专业研究生以上在读；
2、了解 VLA/VLM、大语言模型的基本原理，有相关课程学习或个人项目经验优先；
3、了解自动驾驶基本技术流程，对轨迹预测、运动规划、博弈决策等算法有基础认知者优先；
4、具备良好的数理基础，熟练掌握 C++ / Python 编程语言，熟悉 PyTorch 等深度学习框架；
5、学习能力强，逻辑思维清晰，能独立分析和解决简单的技术问题；
6、有良好的沟通能力和团队协作精神，工作认真细致，有责任心；
7、能保证稳定的实习时间。
加分项
1、有自动驾驶、机器人领域 AI 算法相关项目或竞赛经验；
2、有大模型微调、推理优化或多模态模型相关经验；
3、了解 Apollo、Autoware 等开源自动驾驶框架；
4、发表过相关领域的论文或技术博客。
工作职责：
1.传感器内参以及多传感器外参联合标定。
2.标定算法benchmark 以及 verification 工具开发。
岗位需求：
1. 计算机、自动化、电子工程、控制理论等相关专业本科及以上学历，硕士及以上优先
2.良好的数学、估计理论基础以及编程经验，熟悉C++或Python
3.熟悉Linux系统环境下的操作和开发
4.能够在充满未知因素和快节奏的环境中工作，结果导向
5.踏实勤奋、积极主动、好学上进，有团队合作精神
6.逻辑清晰，具有良好的表达与沟通能力
7.有高水平会议、知名期刊论文发表者优先
8.有自动驾驶、机器人、无人机背景者优先
1、研究生及以上在读，计算机、AI、自动化、机器人、测绘遥感等相关专业；
2、对三维重建、空间理解、视频生成、自动驾驶或机器人方向有浓厚兴趣；
3、具备英文论文与技术文档阅读能力，可完成实验复现与技术总结；
4、加分项：有三维重建、视频/3D生成等项目经验，在高水平会议/期刊发表过论文者优先。
1. 参与计算机视觉（CV）图像识别项目的研究和开发，包括但不限于图像分类、目标检测和图像分割等任务。
2. 参与训练工程化，平台化的开发。
3. 与团队成员协作，参与技术讨论和方案评审，推动项目顺利进行。
1. 负责游戏AI玩家/智能对手/NPC的算法研发与落地，覆盖对战、陪练、剧情交互等场景；
2. 基于深度强化学习（PPO/DQN/MARL）+模仿学习+规则，构建高拟人、强对抗、多样化的AI策略；
3. 设计并实现状态表征、动作空间、奖励函数、课程学习，提升AI学习效率与对战体验；
4. 负责模型训练、调优、仿真验证、线上部署与监控，保障AI稳定、高性能运行；
5. 跟踪前沿技术（多智能体、Self-play、LLM+RL、分布式训练），推动技术创新与复用；
6. 与策划、客户端、服务端协作，理解游戏规则与数值，迭代AI难度与风格。
环卫部门介绍：文远知行无人驾驶环卫车事业部是文远知行的一个重要业务板块，致力于开发安全可靠的无人驾驶环卫技术，为公开道路提供智能环卫服务。文远知行全无人驾驶环卫车，可在全无人驾驶的情况下进行安全行驶，并在需要清洁的路段全自动展开环卫作业，包括洗扫、干扫、后喷雾、对冲等多种功能；完成道路清扫、洒水降尘、喷洒消杀等公开道路环卫任务，显著提升环卫工作效率，并消除传统人工环卫作业的安全隐患。
【算法测试工程师-环卫车事业部】
【岗位职责】
1、参与系统测试与验证：协助完成环卫车系统的功能测试、性能验证及场景评估，参与仿真测试与软件在环验证，学习并输出测试分析报告；
2、支持问题分析与优化：在指导下分析仿真及实车测试数据，协助定位系统问题，推动算法迭代优化；
3、参与测试工具开发：学习并使用自动化测试工具，辅助开发脚本提升测试与数据处理效率；
4、辅助标准与流程建设：参与自动驾驶相关评价体系的测试验证，支持系统合规性迭代。
【岗位要求】
1、本科及以上学历，通信、电子工程、自动化、车辆工程、计算机等相关专业；
2、对智能驾驶、机器人或物流系统感兴趣，有相关项目或实习经验者优先；
3、具备以下一项或多项能力：
-熟悉Python/C++等语言，有基础脚本编写能力；
-了解Linux操作系统及常用命令，掌握Git基本使用；
-对软件测试流程有基本认知，具备逻辑分析和问题定位意识；
-具备良好的学习能力和团队协作精神，能快速适应技术环境。
中文：
我们致力于开发高效的自动驾驶算法和评估系统，以增强和优化我们的自动驾驶技术。该职位将专注于研究基于人工智能的方法，并将其部署在仿真工具上，以促进AV算法的开发和验证。
工作职责：
研发AI 为基础的方法并部署到仿真工具中来帮助AV 算法的开发和验证。包括但不限于：
1. 生成真实的仿真场景。
2. 开发与AV 算法合理交互的仿真智能体。
3. 开发AI 为基础的指标来评估仿真的结果。
需求：
1. 至少在预测，计算机视觉，大语言模型 或强化学习的一方面有很好的知识积累和实践经验；
或有很强的算法和C++coding 能力
2. 良好的沟通能力
3. 自驱力强，相信仿真对无人驾驶行业的未来
加分项：
1. 世界模型相关的经验
2. 计算机视觉或lidar 检测模型相关的经验
3. 预测或端到端AV 模型相关的开发经验
4. 规划控制相关的经验
5. 顶会或期刊的发表
工作职责：
1.传感器内参以及多传感器外参联合标定。
2.标定算法benchmark 以及 verification 工具开发。
岗位需求：
1. 计算机、自动化、电子工程、控制理论等相关专业本科及以上学历，硕士及以上优先
2.良好的数学、估计理论基础以及编程经验，熟悉C++或Python
3.熟悉Linux系统环境下的操作和开发
4.能够在充满未知因素和快节奏的环境中工作，结果导向
5.踏实勤奋、积极主动、好学上进，有团队合作精神
6.逻辑清晰，具有良好的表达与沟通能力
7.有高水平会议、知名期刊论文发表者优先
8.有自动驾驶、机器人、无人机背景者优先
1.2027 届应届毕业生，计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业；
2.具备扎实的机器学习理论基础，熟悉常见的机器学习算法（如监督学习、无监督学习、强化学习等）和深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）；
3.有一定的编程能力，熟练掌握 Python、C++ 等编程语言；
4.具备良好的数学基础，包括线性代数、概率论、统计学等；
5.有较强的学习能力和创新精神，对自动驾驶技术有浓厚的兴趣和热情；
6.具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够承受一定的工作压力。
1、2027届研究生及以上学历，计算机、人工智能、自动化、机器人、测绘遥感、电子信息等相关专业优先；
2、具备计算机视觉、深度学习、三维几何或机器人相关基础，在三维重建、空间理解、视频生成、生成式数据、自动驾驶或机器人方向中至少一个方向有项目实践经验；
3、具备一定的算法问题拆解与实验分析能力，能够结合项目目标进行方案理解、实验对比和结果分析；
4、具备基础工程实现能力，熟悉 Python，了解 PyTorch / TensorFlow 等至少一种深度学习框架，能够完成数据处理、模型训练、评估分析或实验 pipeline 开发；
5、具备较好的论文阅读与方法复现能力，能够跟进相关方向前沿技术，并理解其在实际场景中的应用价值；
6、具备良好的沟通协作能力、学习能力和项目推进意识，能够在团队协作中持续学习并解决实际问题。
加分项
1、有三维重建、深度估计、NeRF、3D Gaussian Splatting、多视图立体、SLAM、场景理解等相关项目经验；
2、有图像/视频/3D 生成、合成数据、仿真数据或世界模型相关经验；
3、有自动驾驶、机器人、具身智能等相关科研、实习、竞赛或课程项目经验；
4、有从数据处理、模型训练到评估分析的完整实验经历，或有算法训练、数据生产、生成式数据 pipeline 搭建经验；
5、在相关方向有论文发表、开源项目、竞赛成果、优秀课程项目或产品落地经验。