Momenta

校招车企/汽车零部件

岗位信息

招聘岗位
Data Infra Agent工程师(Mstar)
工作城市
北京
学历要求
本科
是否笔试
未明确
招聘批次
校招
发布日期
2026-08-06

📋 岗位职责 / 任职要求

【岗位职责】 1、参与Momenta自动驾驶数据Infra建设,打造高并发、高可用、易拓展的数据基础设施建设,提高数据质量,加快计算速度; 2、打造海量数据存储平台,大规模分布式计算平台,实时计算计算平台,高可用业务平台; 3、探索Agent在数据Infra中的应用, 通过Harness engineering、Loop engineering、Graph engineering等范式,实现Agent 完全适配 Data Infra高确定性,高稳定性的场景要求。 【任职要求】 1、计算机、软件工程、人工智能、自动化或相关专业本科及以上学历;具备扎实的计算机基础,包括数据结构、算法、操作系统、网络和数据库等; 2、对大语言模型有基本的了解和浓厚的兴趣,有Agent相关的开发实践经验; 3、熟练掌握至少一种编程语言,包括但不限于Golang、Python、Java、C++;对工程质量、代码可维护性和性能有基本追求;主要实现语言为Go/Python,可以接受其他语言转Go; 4、对分布式系统、云原生、数据库、消息队列、缓存、任务调度中的一个或多个方向有兴趣; 5、有良好的系统设计和工程抽象能力,能将复杂业务流程沉淀为可复用的平台能力。

🏢 企业简介

总部北京

Momenta是国内领先的自动驾驶科技公司,专注于打造自动驾驶大脑,业务覆盖量产自动驾驶与完全无人驾驶两大方向,为车企及汽车零部件行业提供软硬一体的智能驾驶解决方案。公司总部位于北京,在上海、苏州、深圳、广州等地设有研发与业务布局,依托数据驱动的技术路径和闭环自动化能力,在感知、预测、规划等核心算法领域形成深厚积累。作为民营企业,Momenta持续拓展与国内外整车厂的合作,技术落地与商业化进程行业领先。当前在沪、京、穗、深、苏等多城开放校招岗位,应届生可深度参与自动驾驶前沿研发、系统集成与产品落地,伴随智能出行产业高速扩张获得清晰成长空间与技术实战平台。

📍 主要办公地点
深圳上海北京苏州广州

投递方式

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🎯 AI校招画像 (来源:百度AI搜索+DeepSeek)

🏢 公司文化与工作氛围
- 竞争导向文化:一位在Momenta实习过的同济汽车研究生反馈称,Momenta“把中国最能卷的人放到一起,利用高额报酬和评比,让这些人互相厮杀”,内部组与组之间、个人与个人之间竞争意识极强。 - 狼性文化,KPI严格:智联职Q上的员工评价显示,公司环境“非常狼性”,KPI考核严格,领导期待员工尽快成长,要求“一人能干两人份的活儿”。 - 价值观:公司定位为“全球领先的自动驾驶公司,致力于通过突破性的AI科技,创造更美好的生活”。表面宣导与员工实际体感之间,存在明显差距。
⏰ 加班情况与工作强度
- 核心技术岗位:经常晚上十一点下班。 - 职能岗位:可以正常下班,但“下班后也会经常需要在家加班,需要随叫随到”。 - 双休情况:员工明确表示“不存在双休”。 - 实习体验:有实习生总结称“强度还是有的”,C++实习面试整体“节奏偏快”;另一位实习过的人形容这里是“鸡血式拼命赛跑”的工作状态。
💰 薪资待遇与年终奖
- Mstar校招(顶尖项目):百万年薪起。 - Mstar实习:2000元/天,绩效最高可获3600元/天。 - Top硕博实习:1000元/天,绩效最高可获1800元/天。 - 牛客平台显示Momenta上榜“校招高薪榜”,表明其校招薪资在行业内具有竞争力 - 普通校招岗位(非Mstar项目)的月薪、年薪范围,
🎁 福利体系
- 餐食:免费三餐;Boss直聘岗位信息标注“包吃”。 - 保险:五险一金、补充医疗保险。 - 体检:定期体检。 - 节日福利:有节日福利。 - 其他:健身房、各种社团活动。 - 交通:有员工评价公司“交通便利”。
📋 校招流程经验
- 面试节奏:整体偏快。有Java后端实习候选人二面后15分钟内收到口头offer。 - 实习面试轮次:一位候选人透露Momenta给了多次面试机会,但自己均未通过,侧面说明面试机会较多但考核门槛高。 - C++实习面试(约45分钟):先顺着简历项目追问实现细节,再考察C++基础(RAII、值/移动语义、模板编译期行为、STL容器底层特性),以及内存、并发、性能、实时性理解,会追问“为什么这样设计”“线上出过什么问题”。 - Java后端实习二面(35分钟):问到三路召回、RRF融合、亿级知识库瓶颈、缓存方案、秒杀落库失败处理、AI工具代码的安全性测试、MySQL慢SQL优化、请求从发送到返回的完整过程,最后一道算法题“53.最大子数组和”。 - 系统研发实习代码考核:与传统代码题风格不同,包括“给两个[1,7]的随机数生成一个[1,9]的等概率随机数(强制Python)”“给两个点求直线并对一组点按距离排序(C++自定义sort)”“判断点是否在三角形内”。 - BD/商业拓展实习面试:一面为业务负责人面,二面为区域BD总监面,主要问为什么做BD、项目经历、实习最大困难及解决方案、AI工具应用。 - 通过率:参考
🚀 投递建议与避坑指南
值得投的岗位:算法岗(端到端、世界模型、4D 重建)、系统开发、嵌入式开发。这些岗位技术天花板高,薪资也最丰厚。 Mstar 限制:每人仅限投递 1 个 Mstar 方向,投递失败可流转普通校招,但无法重复申请 Mstar,务必慎重选择。 绩效争议:有员工爆料公司绩效体系设计存在争议,可能存在“老员工一小时完成的代码,新员工折腾几个月”的情况,晋升和涨薪需做好心理准备。 赛道垂直:技术栈高度聚焦自动驾驶,未来若想跨行去通用互联网或金融,可能存在一定的转型壁垒。 简历加分项:顶会论文(CVPR/ICCV 等)、ACM/NOI 竞赛获奖、GitHub 高星开源项目、自动驾驶相关大厂实习经历。
👥 员工口碑与离职率评价
正面评价:薪资给得大方,技术成长极快,履历在自动驾驶和 AI 赛道认可度极高,能接触到海量路测数据和前沿大模型技术。 负面吐槽:工作强度大,部分核心部门工作强度较大;绩效体系被部分员工诟病,导致内部积极性受损;有传言称感知算法等部门存在人员调整(因技术路线向端到端迭代)。 离职率:整体离职率在智驾圈属于正常水平,但因高强度和绩效问题,部分员工会选择在 2-3 年后跳槽去主机厂或其他智驾公司。
📈 热门岗位方向与招聘趋势
招聘趋势:2027 届 Mstar 计划 重点聚焦 端到端大模型、世界模型、训练推理优化 等前沿方向。常规校招名额相对有限,更倾向于顶尖硕博。 机会方向:随着 飞轮大模型 和 R6 强化学习模型 的落地,感知、规控的端到端方向机会最多;底层 CUDA 算子优化、训练框架开发等工程岗薪资也极具竞争力。 薪资趋势:AI 大模型和自动驾驶结合部的人才“军备竞赛”仍在继续,核心算法岗薪资依然没有明显上限,但纯传统感知模块的价值在下降,建议往端到端和系统架构方向靠拢。 你目前是更倾向于冲高薪高成长的 Mstar 顶尖计划,还是想求稳投递常规校招岗位?如果有具体的专业背景,我可以帮你进一步评估匹配度。

ℹ️ 信息来源

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