岗位职责
-基于AWS或微软云服务，搭建数据反馈关键平台，涵盖数据采集、存储、处理、标注、分析及反馈链路 -实现数据闭环自动化，包括触发式数据回传、关键场景挖掘、模型迭代验证等环节 -设计高可用、可扩展的云架构，优化数据存储与计算资源效率 -开发数据质量监控系统，提升数据利用率和算法泛化能力 -负责基于AWS或微软云的自动驾驶仿真平台开发 -负责设计、开发和优化基于AWS云服务的自动驾驶可视化仿真系统架构，支持高并发、低延迟的仿真场景测试 -构建云原生仿真工具链，整合数据管理、场景生成、结果分析等模块，提升仿真效率与可扩展性 -跨团队协作与技术沉淀 -与算法团队紧密合作，确保仿真环境与自动驾驶感知、规划、控制模块的精准对接 -主导技术文档编写与开源工具链研究，推动团队技术标准化
职位要求
-技术能力： * 计算机科学、软件工程、自动驾驶或相关专业，研究生及以上学历，3年以上云计算、仿真、自动驾驶开发经验 * 精通AWS云平台服务（如S3、Lambda、Glue、Kinesis、Redshift等），有大规模数据系统搭建经验 * 熟悉Kubernetes及容器化技术（Docker） -至少有以下一个方面2年以上的技术经验： * 熟悉数据处理框架（Spark/Flink/Pandas），熟练使用Python/Scala，具备ETL/流水线开发能力 * 掌握数据库技术（SQL/NoSQL）、消息队列（Kafka）及数据可视化工具 * 熟悉仿真工具链（CARLA、ROS、Gazebo等），了解3D可视化引擎（Unreal/Unity/Three.js/WebGL） -软性要求： * 强烈的责任心和自驱力，能独立解决复杂技术问题 * 优秀的跨团队沟通能力，逻辑清晰，注重数据驱动决策
