滴滴无人驾驶业务简介
滴滴的无人驾驶业务是其未来战略的核心组成部分,通常被称为 滴滴自动驾驶，它不仅仅是一个研发部门，更是一个独立的、高投入的子公司，拥有高度的自主权。
- 目标：打造全球领先的自动驾驶出行服务，最终实现“未来交通”的愿景。
- 技术栈：涵盖了从感知、预测、规划、控制到车路协同、云控平台、高精地图、数据闭环等全栈技术。
- 特点：拥有海量的真实路测数据（来自滴滴出行的订单），这是其核心优势之一，业务场景非常复杂（城市道路、高速、乡村等），对技术挑战性极高。
主要招聘方向与岗位类型
滴滴自动驾驶的招聘需求非常广泛,主要可以分为以下几大方向：
算法研发类
这是最核心、需求量最大的方向，需要扎实的算法和编程功底。
- 感知算法工程师：
- 负责摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器融合的物体检测、分割、追踪。
- 岗位关键词：
目标检测、图像分割、点云处理、多传感器融合、BEV(Bird's Eye View)、Transformer。
- 预测与规划算法工程师：
- 负责预测其他交通参与者（车辆、行人、骑行者）的行为和意图。
- 负责设计安全、舒适、高效的行驶路径和速度轨迹。
- 岗位关键词：
行为预测、路径规划、轨迹规划、决策、强化学习。
- 高精地图与定位工程师：
- 负责高精度地图的采集、制作、更新与维护。
- 负责GNSS、IMU、LiDAR、视觉等多源融合的定位技术。
- 岗位关键词：
SLAM、高精地图、定位、传感器标定。
- 仿真与数据平台工程师：
- 负责搭建和优化自动驾驶仿真测试平台,进行大规模场景的回放和测试。
- 负责构建和管理自动驾驶数据平台,提供高效的数据处理和分析能力。
- 岗位关键词：
仿真、数据平台、数据闭环、场景挖掘。
软件开发与系统类
负责将算法模型落地到实车上,并保证系统的稳定性和性能。
- 嵌入式/车载系统软件工程师：
- 负责在车载计算平台（如NVIDIA Orin、Thor等）上开发和部署软件。
- 岗位关键词：
C++、Linux、ROS/ROS2、实时操作系统、性能优化。
- 平台软件工程师：
- 负责云控平台、车路协同系统、数据平台等后端服务的开发与维护。
- 岗位关键词：
分布式系统、云计算、容器化、消息队列。
- 移动端/车机应用工程师：
负责为乘客和司机开发的App,以及车机交互界面的开发。
硬件与系统类
负责无人驾驶车辆的“身体”和“神经”。
- 传感器工程师：
- 负责激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器的选型、测试、集成与标定。
- 岗位关键词：
传感器、系统集成、测试。
- 车辆系统工程师：
- 负责将自动驾驶系统（计算单元、传感器、线控系统）集成到不同品牌和型号的车辆上。
- 负责线控底盘（转向、刹车、油门）的调试与控制。
- 岗位关键词：
车辆集成、线控、诊断。
测试与安全类
确保无人驾驶系统的安全性和可靠性。
- 测试工程师：
- 负责设计并执行路测、场测和仿真测试用例，发现并定位问题。
- 岗位关键词：
测试用例设计、路测、仿真测试、问题分析。
- 安全工程师：
- 负责建立和执行功能安全流程,确保系统符合ISO 26262等安全标准。
- 负责进行系统安全分析和风险评估。
- 岗位关键词：
功能安全、ISO 26262、安全分析。
产品与运营类
连接技术与商业。
- 产品经理：
- 负责无人驾驶产品（如Robotaxi服务）的定义、规划和迭代。
- 分析用户需求,制定产品路线图。
- 运营/安全运营专员：
- 负责无人驾驶车辆的日常运营调度、远程监控和应急处理。
- 建立安全运营流程,保障每一次出行的安全。
如何获取招聘信息？
滴滴自动驾驶的招聘渠道非常多元,建议多渠道并行关注：
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官方招聘渠道（最直接）
- 官网：访问 滴滴自动驾驶官网 (通常在
didi.com域名下有专门的自动驾驶子站)，其“加入我们”或“招聘”页面会发布最新的职位信息。 - 官方微信公众号：关注 “滴滴自动驾驶” 或 “滴滴出行招聘” 等官方公众号，这是获取最新动态、技术文章和内推机会的绝佳渠道，经常会发布招聘海报和岗位信息。
- 官网：访问 滴滴自动驾驶官网 (通常在
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主流招聘平台
- Boss直聘：目前国内最主流的招聘软件，滴滴的HR和部门负责人非常活跃，可以直接沟通。
- 拉勾网：互联网垂直招聘平台，职位信息也比较集中。
- 猎聘：针对中高端职位，适合有经验的资深工程师。
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校园招聘
- 关注滴滴自动驾驶的 “滴滴自动驾驶招聘” 公众号和 “滴滴招聘” 官方账号。
- 积极参加 校园宣讲会、双选会，现场投递简历和与面试官交流，成功率更高。
- 关注 牛客网、应届生求职网 等校园招聘信息聚合平台。
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内推（成功率最高）
- LinkedIn (领英)：搜索滴滴的员工，礼貌地联系他们，请求内推，这是最有效的方式之一。
- 脉脉：国内职场社交平台，可以找到很多滴滴的员工，建立联系后请求内推。
- 人脉网络：如果你有在滴滴工作的朋友、学长学姐，不要犹豫，直接请他们帮忙内推。
面试准备建议
滴滴自动驾驶的面试以技术深度和广度著称,竞争激烈。
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基础扎实
- 数据结构与算法：这是面试的敲门砖，必须熟练掌握，链表、树、图、动态规划、回溯等是必考题，刷 LeetCode 是标配。
- 编程语言：主要考察 C++ 和 Python，C++ 侧重于内存管理、多线程、底层原理；Python 侧重于数据处理和脚本能力。
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专业知识深入
- 计算机视觉：熟悉经典算法（SIFT, HOG）和深度学习模型（YOLO, Faster R-CNN, SegNet, BEVFormer等）的原理和应用。
- 点云处理：熟悉PCL库，了解点云分割、聚类、配准等算法。
- 机器学习/深度学习：理解常用模型（CNN, RNN, Transformer）的原理，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架。
- 机器人学：了解SLAM、运动学和动力学、控制理论等基本概念。
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项目经验
- 准备好2-3个你最熟悉的项目，能够清晰地讲述项目的背景、你的角色、使用的技术、遇到的挑战以及最终的成果。
- 如果有相关的比赛（如自动驾驶算法竞赛）、开源项目贡献或高质量的个人博客，都是巨大的加分项。
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系统设计
- 对于有经验的工程师,系统设计题是重点，可能会被问到如何设计一个自动驾驶感知系统、一个数据闭环平台或一个仿真系统。
- 考察你的架构能力、扩展性、容错性和对业务的理解。
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了解滴滴
在面试前,务必了解滴滴自动驾驶的最新动态、技术路线、已发布的成果（如论文、专利）和未来的规划，在面试中适时提及，会展现你的诚意和热情。
招聘流程
- 投递简历 (Online Application / 内推)
- 简历筛选 (HR Screening)
- 技术一面 (通常是部门内工程师，考察基础和项目)
- 技术二面/三面 (通常是资深工程师或技术负责人，考察深度和系统设计)
- 交叉面/总监面 (考察综合能力、团队协作和与业务的匹配度)
- HR面 (谈薪资、职业规划、背景调查等)
- 发放Offer (发放录用意向书，谈薪，发放正式Offer)
祝你求职顺利,成功加入滴滴自动驾驶团队，一起驶向未来！
