一汽-大众汽车
座舱大数据研发工程师
座舱大数据研发工程师
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
成都市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
大模型
数据仓库
智能座舱
车联网
AI Agent
SQL
多模态数据处理
AI 估算 · 18k–30k
座舱大数据研发，涉及多模态数据处理与实时管道构建，数据驱动业务，薪资良好。
职位详情
关于这个职位
该职位是一汽-大众汽车在成都招聘的座舱大数据研发工程师
你将负责构建和维护智能座舱的大数据平台，处理来自车载娱乐系统、摄像头、语音等多源数据，并进行特征工程
同时，你需要将处理后的数据以标准化方式提供给大模型，并为座舱内的AI Agent提供数据支持，与产品、算法团队协作，通过数据分析驱动产品优化
最低要求
国内大学统招本科及以上学历，或已取得教育部留学服务中心认证的“学历学位认证书”的本科及以上学历留学生，计算机、软件工程、数据科学、电子工程、车辆工程等相关专业
具备核心技能
编程与数据工程：精通Python及SQL
熟悉Spark/Flink等大数据处理框架
了解数据仓库建模
AI与数据技术：具备多模态数据处理的实践经验
理解大模型及Agent的基本原理与技术生态
了解MCP等相关协议
领域知识：熟悉智能座舱基本架构（如IVI, DMS, OMS）和车联网数据
了解汽车网络协议（如CAN/LIN）者优先
软技能：出色的逻辑思维与解决问题能力
能主动沟通并协同产品、算法等多团队工作
对智能汽车行业有强烈兴趣
国内高校毕业生大学英语四级(CET-4 425分)及以上或托福成绩80分及以上、雅思成绩6.0分及以上，海外高校毕业生须达到同等水平，较好的英语或德语读写能力，能够进行日常对话
年龄40周岁及以下
工作职责
座舱大数据平台与处理：构建并维护处理座舱多源数据（如车载信息娱乐系统(IVI)、驾驶员监控系统(DMS)等）的实时/离线数据管道
确保数据的高效接入、清洗、存储与治理
多模态数据处理与特征工程：处理座舱内的视觉（车内摄像头）、语音、文本及车辆时序数据
进行特征提取、数据标注（如情绪、手势识别），为AI模型提供高质量输入
信息MCP化与大模型服务：理解并应用 Model Context Protocol (MCP) 等协议，将处理后的座舱数据、知识库或服务接口，以标准化方式提供给大模型
优化数据供给效率，支持模糊语义理解、记忆贯通等高级功能
Data Agent 开发与支持：为智能座舱内的AI Agent（如个人助理）提供数据支持，包括记忆系统开发（学习用户习惯）、场景化数据服务（如识别儿童入睡自动调音量）以及Agent所需的数据接口
数据分析与洞察协同：与产品、算法团队紧密合作，通过数据分析定义产品指标、评估实验效果，并将业务洞察反馈至数据处理流程，形成闭环
优先资格
优先项：有座舱数据、车联网数据处理项目经验
接触过AIGC数据生成、Agent开发或相关开源生态者更具优势
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性强：工作涉及大数据、多模态AI、大模型、Agent等当前最热门的技术栈，技能积累价值高，市场竞争力强
- 行业平台优越：一汽-大众是头部汽车制造商，能提供真实的、海量的座舱数据场景和落地机会，项目经验含金量高
- 复合型成长：岗位处于数据、AI与汽车工程的交叉点，有利于培养“技术+业务”的复合能力，职业护城河较宽
- 核心业务价值：直接参与定义和提升智能座舱的用户体验，工作成果能直观影响产品竞争力，成就感强
- 技术复杂度高：需要同时掌握大数据处理、多模态AI、汽车协议等多领域知识，学习曲线陡峭，对快速学习和融会贯通能力要求高
- 行业竞争激烈：智能汽车赛道人才争夺激烈，对候选人的技术深度、项目经验和快速产出价值的能力要求不断提升
- 该职位适合对智能汽车充满热情，具备扎实数据工程和AI基础，并渴望在真实产业场景中应用前沿技术、解决复杂问题的技术人才
缺点 / 挑战
- 跨团队协作压力：需要频繁与产品、算法等多个团队紧密协同，对沟通效率、需求理解和项目推动能力是较大考验
角色解读
- 技术纵深发展：可以从大数据研发工程师，向更资深的座舱数据架构师、AI平台架构师方向发展，主导更复杂的数据中台和AI基础设施构建
- 业务与管理拓展：积累足够业务洞察后，可转向智能座舱产品经理、技术经理或项目负责人，负责从技术到产品的完整闭环，或带领团队进行技术攻坚
- 行业专家路线：深耕汽车智能化领域，成为既懂数据/AI技术又懂汽车业务的复合型专家，在自动驾驶、车云一体、出行服务等更广阔的赛道拥有核心竞争力
- 负责搭建和维护智能座舱的大数据平台，处理来自IVI、DMS、摄像头、语音等多源异构数据的实时/离线管道，确保数据从接入、清洗到存储治理的全流程高效可靠
- 对座舱内的视觉、语音、文本及车辆时序数据进行多模态特征工程和数据标注（如情绪、手势识别），为上层AI模型训练和推理提供高质量、结构化的输入数据
- 应用MCP等协议，将处理后的座舱数据、知识库或服务接口标准化，并高效供给给大模型，支持其实现模糊语义理解、记忆贯通等高级智能功能
- 为座舱内的AI Agent（如个人助理）开发数据支持系统，包括用户习惯记忆、场景化数据服务（如识别场景自动调节）以及所需的数据接口，赋能Agent的智能化表现
- 扎实的数据工程能力：精通Python和SQL进行数据处理
- 熟悉Spark、Flink等主流大数据处理框架的开发和优化
- 了解数据仓库的建模理念与方法
- AI与前沿技术理解：具备多模态数据（视觉、语音、文本等）处理的实战经验
- 理解大语言模型及AI Agent的基本原理、技术生态和最新发展趋势
申请策略
- 申请前深入研究一汽-大众在智能座舱、数字化转型方面的公开报道和产品动态，在面试中展现你对公司业务的理解和兴趣
- 准备好用具体案例阐述你如何通过数据分析驱动产品优化或业务决策，体现数据思维到业务价值的闭环能力
- 重点突出与“多模态数据处理”、“大数据平台构建”、“AI模型数据供给”相关的项目经验，详细描述技术栈、个人贡献和业务成果
- 如果有智能座舱、车联网或汽车相关的数据处理、AI应用项目经验，务必单独列出并强调，这是极大的加分项
- 在技能部分清晰列出Python, SQL, Spark/Flink，并补充对多模态处理、大模型/AI Agent、MCP协议、汽车网络协议等的了解或实践经验
- 通过项目描述或自我评价，体现出色的逻辑思维、问题解决能力以及主动的跨团队协作经验
- 若对汽车领域不熟，可快速补充智能座舱架构、车联网数据特点及CAN/LIN等基础协议知识，了解行业背景
- 深入学习MCP等数据供给协议，以及LangChain等AI Agent开发框架的原理和最佳实践，即使没有项目经验，也要形成知识体系
面试指南
- STAR法则：针对项目或场景类问题，按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)的结构清晰回答，重点突出你的技术决策、解决问题的具体行动和可量化的成果
- 技术深度结合业务价值：在回答技术方案时，不仅要讲清楚技术选型和实现，更要联系其对智能座舱用户体验、产品功能或业务指标带来的实际价值
- 体现学习与思考：对于趋势类或开放性问题，展示你对该领域有持续的关注和独立的思考，可以引用行业报告、技术论文或头部公司的实践作为佐证
- 请详细介绍一个你处理过多模态数据（如同时包含图像、文本、时序数据）的项目，你遇到了什么挑战，如何解决的？
- 如果让你设计一个从车载DMS摄像头数据流中实时检测驾驶员疲劳状态的系统，你会如何设计数据管道和架构？
- 你如何理解MCP协议在智能座舱与大模型交互中的作用？如果让你优化数据供给效率，你会从哪些方面考虑？
- 请分享一个你与产品经理或算法工程师紧密合作，共同通过数据分析定义指标或优化功能的经历
- 你为什么选择智能汽车行业，尤其是座舱数据方向？你如何看待这个领域未来的技术趋势？
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