惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司

校招

岗位信息

招聘岗位
定位/地图算法工程师(惠州)
工作城市
上海
学历要求
硕士
是否笔试
未明确
招聘批次
校招
截止日期
2029-09-08
发布日期
2026-09-08

📋 岗位职责 / 任职要求

岗位职责:1、负责建图定位核心算法研发与落地,实现基于深度学习的里程计算法、地图匹配算法及地图构建方案,开发基于图像、点云的地理位置识别算法,支撑车辆精准定位。 2、主导多传感器融合建图定位算法的设计、开发、迭代与软件交付,对接上下游业务模块,持续优化算法性能,保障算法落地后的稳定性与可靠性。 3、负责地图引擎核心功能开发、配套工具链搭建与迭代优化,常态化开展地图相关问题排查、复盘与优化,闭环各类线上及测试场景问题。 4、持续调研深度学习、建图定位领域前沿技术与行业方案,探索新技术在定位构图任务中的落地应用,推动算法创新迭代与技术方案升级。 任职要求:1、硕士及以上学历,计算机、软件工程、车辆工程、自动化、机器人、测绘、导航、数学、GIS等相关专业,专业基础扎实。 2、熟悉地理位置坐标系、里程计坐标系等各类定位坐标系定义,精通IMU、GNSS、摄像头、激光雷达、轮速等车载传感器工作原理、信号特性及优劣势。 3、熟练掌握Linux环境下C++开发、编译与调试,精通Python数据分析与算法开发;熟悉PyTorch、Docker、ROS等开发工具与系统,具备完整的算法工程落地能力。 4、熟练掌握LOAM、FAST-LIO、LIO-SAM、VINS-Mono等主流SLAM框架,熟悉GNSS/INS组合定位算法;了解SD/HD智驾地图格式,熟悉ADASIS、OpenDRIVE、OSM等开源地图规范者优先。 5、具备良好的算法调研、问题分析与攻坚能力,能够协同上下游完成算法联调、迭代与交付落地,学习能力强,关注定位建图与车载地图前沿技术。 加分项:熟悉QGIS、SQLITE工具;具备AI Agent落地开发、辅助解决实际研发问题的相关经验;了解各类视觉/语言大模型、有高水平论文产出、熟悉开源深度学习定位框架者优先。

🏢 企业简介

成立1986 年总部广东惠州

惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司成立于1986年,总部位于广东惠州,是国内领先的汽车电子企业之一。公司专注于智能座舱、智能驾驶、网联服务三大核心业务,为全球主流汽车制造商提供智能化、网联化的产品与系统解决方案。依托扎实的技术积累与持续的研发投入,德赛西威已构建覆盖芯片应用、算法开发、系统集成等环节的完整能力,在智能域控制器、高精度定位、车载显示与人机交互等方向形成显著优势。面对汽车产业智能化变革的浪潮,公司业务快速成长,技术团队持续扩大,为应届生提供了参与前沿量产项目、与行业资深工程师深度协作的机会。在这里,你将深入真实的车规级产品研发流程,在技术迭代与职业发展的双重赛道中持续积累,与公司共同迈向智驾未来

投递方式

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🎯 AI校招画像 (来源:校招宝数据聚合)

🏢 公司文化与工作氛围
库内无企业文化描述数据。从JD看强调前沿技术研发、全场景方案落地、工程闭环构建,研发导向明显;具体团队氛围建议面试时了解,以官方公告为准。
⏰ 加班情况与工作强度
智驾项目与主机厂车型量产节点绑定,临近量产(SOP)阶段加班与联调密集;测试与集成岗需配合实车路测。库内无工时数据,具体作息与出差频率建议面试确认,以官方公告为准。
💰 薪资待遇与年终奖
库内130条在招记录均未披露薪资。汽车电子行业薪资结构与城市、岗位序列强相关,且智驾算法岗市场议价空间较大,本项目无库内薪资依据,一律以官方公告与offer沟通为准。
🎁 福利体系
库内无福利明细数据。惠州汽车电子企业常见配置包括五险一金、补充商业保险、年度体检、餐补与班车、人才公寓或租房补贴、项目奖与年终奖等。具体标准以官方公告为准。
📋 校招流程经验
库内流程信息有限,可归纳为:网申投递→简历筛选→在线测评或笔试(算法岗含编程题)→技术面试约2轮→HR面试→offer。部分岗位在宣讲会现场收简历。具体批次与时间以官方公告为准。
🚀 投递建议与避坑指南
主要入口为牛客网105条(含岗位明细与公司项目页)、高校就业网17条(广西自然资源、湖南农大等)、飞书招聘系统4条(yesv-desaysv.jobs.feishu.cn)。岗位名多带2027届加城市后缀,请按后缀确认工作地。JD显示算法岗普遍要求研究生及以上、计算机/人工智能/大数据/软件工程相关专业,测试与硬件岗接受本科。
👥 员工口碑与离职率评价
库内无员工评价数据。公开渠道对Tier1汽车电子企业的普遍反馈是项目节奏快、量产压力大、成长速度快;惠州与上海两地团队文化存在差异。建议向在职校友了解具体产品线,最终以官方公告为准。
📈 热门岗位方向与招聘趋势
2027届在招130条,智驾算法与软件占比超过一半,其中端到端、大模型、AI Planner等新范式岗位密集出现,说明公司在从传统规则算法向端到端大模型路线切换;同时测试与集成岗同步扩编,反映量产项目在增多。

ℹ️ 信息来源

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