吉利智能驾驶招聘信息显示,该公司正在积极布局智能驾驶领域，面向全球招募顶尖技术人才，涵盖算法研发、系统集成、测试验证等多个方向，作为国内领先的汽车制造商，吉利控股集团在智能驾驶领域持续加大投入，通过自研与合作相结合的方式，推动L2+至L4级智能驾驶技术的商业化落地，此次招聘不仅面向有经验的行业专家，也为应届毕业生和初级工程师提供了大量成长机会，体现了吉利在智能驾驶领域的人才战略布局。
在算法研发岗位方面,吉利智能驾驶招聘信息中明确要求候选人具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉感知、决策、规划等核心模块的开发流程，高级感知算法工程师需要负责多传感器融合（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）算法的优化，有自动驾驶领域项目经验者优先；决策规划算法工程师则需专注于行为决策、路径规划算法的设计与实现，熟悉CARLA、SUMO等仿真工具者将被优先考虑，高精地图算法工程师、定位算法工程师等岗位也持续开放，要求候选人具备SLAM、点云处理等相关技术能力。
系统集成与测试岗位同样需求旺盛,智能驾驶系统集成工程师需负责软硬件集成、功能调试及整车联调，熟悉AUTOSAR架构、CANoe等工具的候选人更具竞争力；测试验证工程师则需设计测试用例、执行实车测试，并搭建自动化测试平台，要求具备Python、C++等编程能力，以及丰富的场景库建设经验，值得注意的是，吉利智能驾驶团队对安全性和可靠性极为重视，因此测试岗位候选人需熟悉ISO 26262功能安全标准，或有自动驾驶路测经验者优先。
在软件与硬件工程领域,吉利智能驾驶招聘信息中包含嵌入式软件开发工程师、硬件工程师等职位，嵌入式工程师需负责智能驾驶控制器（如域控制器）的底层驱动开发、实时系统优化，熟悉ARM架构、FreeRTOS系统者更受青睐；硬件工程师则需参与传感器选型、硬件方案设计，以及PCB Layout和EMC测试等工作，要求具备扎实的模拟电路和数字电路基础，数据标注与挖掘工程师岗位也持续开放，负责自动驾驶场景数据的清洗、标注与分析，要求熟练使用LabelImg、CVAT等工具，并对计算机视觉算法有一定了解。
针对应届毕业生,吉利智能驾驶招聘信息中设有“智能驾驶管培生”项目，通过轮岗培养、导师带教等方式，帮助新人快速成长，管培生将参与核心算法的预研、测试用例设计等基础工作，要求具备985/211高校硕士及以上学历，车辆工程、计算机科学、自动化等相关专业背景，且有竞赛、项目经验者优先，吉利还与多所高校建立联合实验室，为优秀学生提供实习转正机会，吸引年轻人才加入。
以下是吉利智能驾驶招聘信息中的部分核心岗位需求概览：
| 岗位类别 | 具体职位 | 学历要求 | 工作经验 | 核心技能要求 |
|---|---|---|---|---|
| 算法研发 | 高级感知算法工程师 | 硕士及以上 | 3-5年 | 多传感器融合、深度学习、点云处理，熟悉PyTorch/TensorFlow |
| 算法研发 | 决策规划算法工程师 | 本科及以上 | 2-3年 | 行为决策、路径规划、CARLA仿真，熟悉强化学习 |
| 系统集成与测试 | 智能驾驶系统集成工程师 | 本科及以上 | 3-5年 | AUTOSAR架构、CANoe工具、整车联调经验 |
| 软件与硬件工程 | 嵌入式软件开发工程师 | 本科及以上 | 2-3年 | ARM架构、FreeRTOS、C/C++编程 |
| 应届毕业生 | 智能驾驶管培生 | 硕士及以上 | 应届毕业生 | 车辆工程/计算机/自动化专业，有项目或竞赛经验 |
吉利智能驾驶团队强调“技术驱动、创新引领”的文化氛围，为员工提供具有竞争力的薪酬福利，包括股权激励、住房补贴、弹性工作制等，公司建立了完善的培训体系，定期组织技术分享会、行业峰会等活动，助力员工提升专业能力，对于有志于在智能驾驶领域深耕的人才而言，吉利不仅是一个施展才华的平台，更是一个与行业顶尖团队共同成长的机遇。
相关问答FAQs：
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问：吉利智能驾驶岗位对应届毕业生的专业背景有哪些具体要求？
答：吉利智能驾驶管培生项目主要面向车辆工程、计算机科学与技术、自动化、电子信息工程、软件工程等相关专业的应届毕业生，算法类岗位更倾向于计算机、人工智能专业背景，系统集成与测试岗位对车辆、自动化专业需求较大，硬件岗位则偏好电子信息、通信工程等专业，有数学建模、机器人竞赛、自动驾驶相关项目经验或实习经历的学生会被优先考虑。 -
问：非相关专业但有技术经验的候选人，是否可以投递吉利智能驾驶岗位？
答：可以，吉利智能驾驶招聘注重候选人的实际技术能力和学习能力，对于非相关专业但具备扎实技能的候选人，也会根据岗位需求进行评估，有Python、C++编程基础，或掌握机器学习、深度学习框架，以及在开源项目（如自动驾驶仿真平台）中有贡献的候选人，可通过投递“算法工程师（潜力人才）”或“测试工程师（无经验）”等岗位进入面试流程，建议在简历中突出技术项目经验和个人作品集，以增强竞争力。
