自动驾驶数据闭环开发工程师（海外产品开发）

职位描述： 1.Pipeline系统开发：参与设计和实现高吞吐、低延迟的自动驾驶数据流系统，负责处理PB级的路测和仿真数据，确保数据从车端上传到云端，再到算法工程师手中的全流程高效流转。 2.数据自动化处理：开发自动化脚本来对海量数据进行预处理、格式转换、脱敏和质量管理，减少人工干预，提升数据准备效率。 3.数据场景挖掘：基于业务需求，开发数据挖掘算法和工具，从海量数据中自动筛选出有价值的长尾场景，如Corner Case、恶劣天气等，为模型训练提供高质量弹药。 4.性能优化：对现有Pipeline进行性能分析和瓶颈排查，通过多线程、分布式计算、GPU加速等手段优化数据处理速度，降低计算和存储成本。 5.工具链建设：建设可视化的数据运维和监控平台，帮助团队实时掌握数据资产的状态，提升数据问题排查和修复的效率。 任职要求： 1.教育背景：计算机科学、软件工程、自动化、电子信息等相关专业，硕士及以上学历 2.编程能力： 熟练掌握 Python 或 C++，具备良好的编码习惯（代码风格、注释、单元测试）。 熟悉Linux/Unix环境开发，具备Shell脚本编写能力。 3.数据处理认知： 了解大数据相关技术栈（如Spark、Flink、Kafka、Hadoop等）或有实际使用经验者优先。 了解数据库（如MySQL、Redis）或消息队列的基本原理。 4.学习与逻辑思维： 具备优秀的逻辑思维能力和问题拆解能力，能够独立分析和解决复杂工程问题。 对技术有强烈的好奇心，乐于阅读源码和钻研前沿技术，对自动驾驶行业有热情。 5.团队协作：具备良好的沟通能力和团队合作精神，有参与过开源项目或大型课程设计（如数据库、分布式系统项目）经验者优先。 6.加分项： 熟悉自动驾驶相关传感器（摄像头、激光雷达）数据格式（如图像、PCD点云）者优先。 有计算机视觉或深度学习基础，了解模型训练基本流程者优先。 有Docker、Kubernetes等容器化及编排工具使用经验者优先。