薪酬概览
平均月薪
¥34800
中位数 ¥27500 ｜ 区间 ¥28500 - ¥41100
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
50% 人群薪酬落在 >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
1月新增岗位
9
对比上月：岗位减少1
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 |
|---|---|---|
| 应届 | 9 | 100% |
热招职位
1、负责/参与端到端自动驾驶模型的性能迭代与突破，通过数据和模型的优化迭代，推动模型在量产产品中的效果闭环；
2、深度搭建并优化数据挖掘与数据闭环链路，基于量产场景的真实数据分布，设计高效的数据筛选、清洗、标注、回流策略，通过数据驱动的方法持续提升模型在长尾场景、极端工况下的鲁棒性与可靠性，要求具备量产项目中数据驱动性能提升的实战落地经验；
3、构建并迭代端到端模型评测体系，结合仿真测试、实车验证等多维度手段，建立科学的性能评估指标与自动化评测流程，能通过评测结果精准定位模型短板，并主导评测系统的优化升级，为模型迭代提供核心决策依据；
4、紧跟业界前沿技术动态，重点研究自动驾驶领域最先进的数据闭环方案、评测方法与端到端模型应用，推动技术预研与工程化落地，保持团队在数据驱动与评测体系上的核心竞争力。
1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、大数据、软件工程等相关专业，有自动驾驶数据挖掘、多模态算法落地相关实习/工作经验优先；
2、熟悉python编程，代码功底扎实，了解基础算法与数据结构，能够独立完成算法策略开发、脚本迭代、数据实验复盘；
3、 性格踏实，抗压能力强，能够适配业务快速迭代节奏；以业务交付为导向，工程落地能力强，愿意直面真实业务痛点，沟通顺畅、执行力强；
4、了解基础SQL语句，能够独立完成数据查询、数据统计、报表复盘，具备基础数据分析能力；
5、了解深度学习基础，熟悉PyTorch使用。
加分项
1、有自动驾驶行业数据挖掘、脏数据治理、难例挖掘一线落地经验，熟悉智驾真实数据痛点；
2、熟悉Dagster/Airflow调度工具，有数据流水线搭建、算法工程化落地经验；
3、有规则挖掘自动化、Agent辅助编程、数据样本闭环迭代相关实战经验；
4、懂自动驾驶感知/预测/规划基础业务知识，能够快速理解车载场景与驾驶行为逻辑。
1. 负责标注平台指标体系的设计与开发，构建完善的指标计算、存储和查询体系，支撑业务数据分析和决策；
2. 负责海量数据的数据治理、资产统计和数据生命周期管理，建立数据资产目录，实现数据的规范化管理和全生命周期跟踪；
3. 负责数据闭环的运营BI看板和统一数仓建设，设计数据模型和ETL流程，构建面向业务的数据分析平台，支撑数据驱动的运营决策；
4. 负责数据漏斗和全链路SLA监控系统的建设，跟踪数据上传延迟、处理吞吐量、标注效率等核心指标，实现异常实时告警和根因定位，保障数据流转链路的高可用性和稳定性。
1、建立人事共享中心各业务条线数据指标监控和经营分析体系，对业务提供策略支持和建议；
2、优化中心数据管理，提高数据线上化管理水平、提升数据使用效率；
3、搭建数据业务看板监控业务数据及指标达成情况，负责中心日报、周报、月报的搭建和撰写，对各项数据指标进行跟踪，提供日常业务支持数据；
4、数据及关键问题总结及反馈，以及报告撰写；
5、领导交代的其他事宜
1、通过对数据的敏锐洞察以及定性和定量分析，迅速定位业务问题、发现潜在机会，独立编写分析报告，并提出可落地方案；
2、对接业务团队，处理业务人员数据需求，梳理业务逻辑，挖掘深度价值，输出业务提升策略，帮助改善业务问题、提升业务效率；
3、业务指标监控，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析；
4、梳理业务常规分析体系、常用指标体系，根据日常数据监控及项目分析，输出业务意见，为决策做支持；
1，负责金融产品的风险数据分析，通过大数据管理，建立零售信贷业务风控评分模型，用于金融服务和信贷业务的发展。 2，从个人征信数据，行为数据，互联网数据等出发，构建大数据金融模型用于贷款自动化授信 3，负责数据驱动模型立项，数据清洗及衍生，开发，督促布置上线等工作，监控场景及业务变化，及时发现问题推进模型修复迭代；
1. 业务架构设计与规划 深入理解公司核心业务逻辑，参与业务战略规划，梳理业务域、应用域及数据域。 负责核心业务系统的架构设计，包括业务流程建模、领域模型划分、服务边界界定。 主导现有系统的架构演进与重构，识别技术债务，制定平滑迁移方案，平衡业务创新与技术稳定性。 跨部门沟通与协同
2. 技术落地与工程化指导 对架构方案的可行性、性能瓶颈及安全风险进行预评估。 指导开发团队进行技术选型，解决开发过程中的关键技术难题。 推动架构治理，确保系统具备高可用、高并发、易扩展的特性，符合企业级安全标准。
3. 知识沉淀与团队赋能 构建和维护企业级业务架构知识库，规划沉淀通用业务能力。
1、负责智能驾驶产品实车路测，根据需求对系统进行测试；
2、负责根据系统或产品的功能需求完成测试计划的制定，测试方案的编写，测试用例的设计；
3、负责对系统或产品进行相关车辆测试，执行测试用例，撰写测试报告；
4、根据需求优化系统逻辑，以用户的角度对使用体验进行评测和优化；
5、负责测试车辆的维护和管理；
1、负责参与研发产品白盒和黑盒测试任务，发现问题点并输出测试报告，跟进问题闭环关闭，测试数据记录并归档；
2、承接预研、竞品机、专项、大数据等测试任务，输出测试分析报告；
3、承接测试用例标准制定、优化和测试指导编写等工作；
4、负责测试任务的下发，过程合规性检查；
5、负责测试端的质量风险和交付风险识别；
6、参与的项目需要相应的复盘总结以及数据归纳分析；
7、协助实验室设备的日常维护及故障初步排查或解决；
1、参与三维重建设备测试设备软件的功能测试，协助设计并执行测试用例，确保软件功能符合需求规格；
2、协助开展设备软件稳定性测试，学习长时间运行测试、压力测试方法，关注内存泄漏、CPU占用率等性能指标；
3、参与桌面应用软件的功能测试，覆盖Windows等主流操作系统环境；
4、协助执行桌面软件稳定性测试，包括长时间运行测试、多任务并发测试；
5、学习兼容性测试流程，验证软件在不同操作系统版本、硬件配置下的运行情况；
6、参与测试方案讨论，从学习角度提出测试风险与质量改进建议；
7、跟踪缺陷状态，配合开发团队复现问题，参与回归测试验证；
8、学习编写测试计划、测试用例、测试报告等文档，确保文档规范清晰；
9、参与需求分析和评审，从测试视角提供基础反馈；
10、协助优化测试流程和方法，提升团队测试效率。
1. 负责 Web 应用项目的软件测试执行，包括功能测试、回归测试、兼容性测试及基础性能测试。
2. 根据产品功能规范和项目时间节点，制定测试计划，完成测试用例设计、执行，并输出测试报告与问题清单。
3. 参与自动化测试体系建设，编写并维护 UI 自动化、接口自动化测试脚本，提升回归测试效率与覆盖率。
4. 负责持续集成流程中的自动化测试任务配置与执行，跟踪测试结果，推动缺陷闭环处理。
5. 参与压力测试/性能测试方案设计，完成测试环境部署、测试执行及性能分析报告输出。
6. 与产品、开发、运维团队协同，持续优化测试流程和质量保障机制。
1、负责激光雷达点云的前沿感知算法的研究和开发，基于传统算法和深度学习模型实现目标检测、环境建模、噪点分割、语义聚类等任务；
2、负责激光雷达感知算法在实际产品中的落地应用，包括但不限于内外参标定算法实现、深度模型的优化和部署等；
3、负责激光雷达的数据采集和标注方法的开发和维护，维护数据库的正确性和完整性；
4、结合激光雷达系统能力和点云感知算法，优化雷达性能表现并不断拓展激光雷达应用场景。