AI基础设施工程师-campus-2027

AI 摘要智能生成

负责智能驾驶数据基础设施平台及数据运营体系的设计

职位描述

1、负责智能驾驶数据基础设施平台及数据运营体系的设计、开发和优化，覆盖数据采集、回传、解析、清洗、筛选、存储、检索、标注、训练、评测、质检、交付、复盘等全链路。 2、建设大规模多模态数据处理系统，覆盖Camera、LiDAR、Radar、IMU/GNSS、CAN、地图、仿真等数据类型。 3、负责数据接入、数据治理、数据索引、元数据管理、数据版本管理、数据血缘、权限管理等核心能力开发。 4、设计并优化离线/实时数据处理任务，提升海量智驾数据的处理效率、稳定性和可观测性。 5、参与数据闭环平台、样本管理平台、场景库、标注平台、质检平台、模型训练数据集管理等系统建设，推动场景挖掘、Corner Case收集、问题数据定位与样本池管理优化。 6、根据感知、规控、仿真、地图、测试等团队需求，制定数据运营计划与数据交付方案，统筹需求分析、任务拆解、资源协调、进度跟踪与结果验收，保障数据按时、按质交付。 7、协调标注供应商、采集团队、算法团队、平台团队，推动数据生产流程标准化和效率提升；建设数据运营指标体系，参与数据平台、标注平台、质检平台的需求设计与流程优化，提升数据运营自动化水平。 8、与感知、规控、仿真、测试、数据运营、算法平台等团队协作，抽象通用数据能力，负责系统性能优化、成本优化、稳定性建设和工程规范落地。

任职要求

• 本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化、电子信息、信息、数学、电子、机械、测控、汽车等相关专业。
• 熟练掌握Java、Go、Python、C++中至少一种编程语言，具备扎实的数据结构、算法和系统设计能力。
• 熟悉分布式系统、数据平台、任务调度、消息队列、对象存储、数据库等基础技术；熟悉Linux开发环境，具备良好的工程实践能力和线上问题排查能力。
• 熟悉MySQL、PostgreSQL、Redis、Elasticsearch、ClickHouse、Hive、Spark、Flink、Kafka、Airflow等一种或多种技术栈。
• 了解机器学习、深度学习、数据库SQL等知识；了解大规模文件管理、元数据管理、数据索引、数据质量、数据权限、数据生命周期管理等平台能力。
• 具备良好的需求抽象、系统设计、跨团队沟通和项目推进能力，有较强的团队精神和沟通交流能力。