编者荐语：

CARLA相关岗位不仅薪资可观，更重要的是你将参与定义未来出行方式。

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当智能网联与自动驾驶从技术概念走向产业实践，CARLA 作为关键技术仿真平台，其相关岗位正成为秋招季里许多应届生和技术新人的关注焦点。初步数据显示，近9成岗位年薪超过20万，最高能到100万。自动驾驶仿真相关的岗位，正在成为技术人才的新选择。

那么问题来了：这些高薪岗位都在哪？需要什么背景才能入行？普通应届生有机会吗？

我们基于2025年秋招季最新动态，分析了覆盖全国13个省份的176条CARLA相关招聘数据（含校招、实习和社招），想给正在找工作的你一些实用建议。

数据分析

1.想拿高薪？学历和经验哪个更重要

对于应届生而言，校招数据显示，40个岗位中本科生占比最高（19个），硕士为16个，博士5个。起薪普遍集中在20万至70万，这一水平已远超多数行业的应届生薪资。具体来看，本科生在较低薪段机会更多，但也有部分进入高薪区间；硕士和博士则更多分布于中高薪位。应届生可通过夯实技能争取更高起薪，而社招通道则为职业发展提供更大的薪资成长空间。

从校招与社招的整体情况来看，在年薪70-100万的区间中，硕士以22个名额成为绝对主力。本科生表现同样不俗，尤其在40-70万的中高薪段占比突出。博士虽然总体人数较少，但基本集中于70万以上的高端薪资区间。

不过，光有学历还不够。5-10年工作经验的人群在高薪区间（70万以上）占比最高，共20人。这说明什么？企业更看重的是你能不能解决实际问题。

整体来看，企业更看重的是学习能力和工程思维。硕博通常在仿真、算法集成、系统架构等领域有更深入的积累，但本科生如具备扎实的项目经验和技术能力，同样拥有显著的发展机会。

2.技能要求：Python和C++必须都会吗

编程语言方面，Python（128个岗位要求）和C++（126个）几乎并列第一。为什么要两个都会？Python用于快速开发和算法验证，C++负责高性能的工程实现。不过，精通其中一个，另一个达到熟悉水平就够了。

对于其他的编程语言来说，MATLAB（13）与C（27）多用于建模验证与底层接口，Go/Java/Shell等则在工具链/平台侧补位。

仿真软件方面，CARLA当然是核心（167个岗位明确要求），但如果你还会Prescan、VTD等其他平台，竞争力会大大提升。这些软件共同构筑了从工业级验证到高保真渲染、从车辆动力学到多体系统、从视觉到交通流的全栈工具链。

岗位结构呈现“三大支柱”：仿真研发、算法、测试协同驱动。

• • 研发岗位：仿真开发工程师（33）、传感器开发工程师（6）、系统开发工程师（5）、仿真专家/管理岗（6）、仿真支持工程师（6），负责平台搭建、工具开发，需要扎实的编程功底。

• • 算法岗位：规划控制算法工程师（29）、感知算法工程师（12）、算法架构师（12）、大模型/强化学习（5）、预测与决策（3）等，负责平台搭建、工具开发，需要扎实的编程功底。

• • 测试岗位：仿真测试工程师（18）、硬件在环（3）、智驾测试管理（5）等，设计测试场景、自动化测试流程，更注重工程实践。

掌握核心技能是基础，但记住：在快速发展的自动驾驶领域，持续学习能力比现有技能更重要。测试、算法、研发三个方向各有所长，选择适合自己的赛道更容易出成绩。

3.专业背景：非专业出身有机会吗

CARLA岗位对专业背景相对包容。

虽然计算机科学（136个）、自动化（91个）、车辆工程（72个）是三大主流专业，但数学、电子工程、通信工程等专业的毕业生同样有机会。

关键在于能力匹配。比如数学专业的学生，如果掌握了强化学习，在算法岗很有优势；电子工程专业熟悉传感器原理，做传感器仿真就是强项。

跨专业不是劣势，反而可能成为你的独特优势。关键是找到自己专业背景与CARLA岗位的结合点，并通过项目实践来证明自己的能力。

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岗位职责链路从“架构—数据—工具—验证—交付”全域覆盖：

• • 研发：仿真架构设计、云原生仿真工具链、数据闭环自动化、传感器模型与画质/光照/点云仿真、自动评价与监控平台、工具/流程规范化。

• • 测试：环境构建、场景库维护与版本迭代、自动化/HiL/SIL测试执行、指标化评价、报告与质量保障、工具链持续迭代。

• • 算法：规控/感知/预测/端到端/强化学习的开发与优化，数据质量建设与评估体系、系统鲁棒性与集成验证、技术文档与知识沉淀。

• • 产品/方案：售前解决方案、数据与标注策略、传感器选型与仿真验证、跨部门协同与里程碑交付、行业趋势洞察与规划。

机会在哪儿？

校招岗位中上海（13个）、北京（11个）、深圳（6个） 领先，苏州（5个）、杭州（3个） 等新一线城市也表现活跃。这些一线和新一线城市地区不仅岗位数量多，产业链也更为完整，区域集群效应显著，未来职业发展空间广阔。从整体招聘布局来看分布大体一致，上海（63个）、北京（54个）、广东（42个） 稳居前三，随后是江苏（23个）、浙江（10个）等长三角地区。

尤其值得注意的是，像杭州、苏州、合肥这类新一线城市正在快速崛起。凭借在智能网联等新兴产业的大力投入，它们正成为CARLA人才的新兴选择。与一线城市相比，这些地区生活成本更低，但发展潜力同样引人注目。

行业分布上，整车制造（23.2%）和人工智能（13.5%） 是两大主力军。为什么？

车企需要CARLA来测试自动驾驶功能，每一个新功能上线前都要在虚拟环境中跑上万次测试。而AI公司则需要用CARLA生成海量训练数据，来"喂养"他们的自动驾驶大模型，推动仿真训练与数据闭环加速。

总的来说，一线城市机会多但竞争激烈，新一线城市正在成为性价比更高的选择。无论选择哪里，整车制造和AI行业都是CARLA人才需求的主战场。

怎么拿Offer

综合来看，想要在CARLA领域找到理想工作，你需要：

必备技能：

• • 扎实的Python或C++编程基础（至少精通一个）

• • 熟悉CARLA平台的基本操作和API

• • 了解自动驾驶的基本原理

加分项：

• • 有完整的项目经验，哪怕是课程项目

• • 熟悉Linux系统和ROS

• • 了解其他仿真平台

• • 有数据处理和可视化经验

准备策略：

• • 先从开源项目入手：GitHub上有很多CARLA相关的开源项目，参与其中是最快的学习方式

• • 参加相关竞赛：很多自动驾驶竞赛都用CARLA作为仿真平台，这是积累经验的好机会

• • 关注行业动态：了解各家公司的技术路线，面试时才能有的放矢

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最后想说的是，CARLA领域虽然门槛不低，但正因为如此，竞争也没有传统互联网那么激烈。在这个智能驾驶快速发展的时代，选择一个相对小众但前景广阔的赛道，或许是弯道超车的好机会。

CARLA岗位不仅薪资可观，更重要的是你将参与定义未来出行方式。在这个求职季，如果你对技术有热情、对未来有想象，CARLA或许就是你的下一站。

END

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