安波福
Data Close Loop Leader
Data Close Loop Leader
发布于 大约 2 个月前基层主管/组长
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
云平台
CI/CD
自动驾驶
数据闭环
ROS
仿真回灌
场景库管理
AI 估算 · 35k–55k
自动驾驶领域技术门槛高，数据闭环是核心环节，且为跨国企业技术负责人岗位，市场竞争力强。
职位详情
关于这个职位
这是一个自动驾驶领域的数据闭环平台负责人岗位
你将负责设计并开发覆盖数据采集、处理、标注、仿真回灌全流程的平台系统，构建场景库并支持自动化测试流水线
核心目标是建立数据-模型-性能的反馈机制，持续提升自动驾驶算法的精度与可靠性
最低要求
计算机科学、软件工程、车辆工程、自动化或相关专业本科及以上学历
年以上自动驾驶 /ADAS 相关开发经验，有完整数据闭环系统落地经验
精通 Python ，熟悉 C++/Java/Go 至少一种
熟悉常用数据处理框架（如 Pandas, Spark, Dask ）和数据库（如 PostgreSQL, MongoDB, InfluxDB ）
熟悉自动驾驶数据格式（如 ROS bag, Apollo Record, BAG, MDF4 ）及传感器数据解析（ Camera, Radar, LiDAR, GNSS/IMU ）
了解仿真平台（如 CarMaker ）及场景描述标准（ OpenSCENARIO, OpenDRIVE ）
具备 Linux 环境开发能力，熟悉 Docker 、 Git 、 CI/CD 流程
良好的沟通能力和跨团队协作意识
工作职责
设计并开发高可用、可扩展的数据闭环平台，覆盖数据采集、传输、存储、标注、挖掘、仿真回灌等环节
构建场景库管理系统，支持基于规则 / 机器学习的 Corner Case 自动挖掘（如 cut-in 、鬼探头、低附着路面）
开发仿真回灌（ Reinjection Simulation ）工具链，支持将实车数据在台架等仿真环境中复现
实现自动化测试流水线，将闭环数据自动触发仿真测试，并生成评估报告（如指标对比、回归分析）
与算法团队合作，建立数据 - 模型 - 性能的反馈机制，量化数据对模型精度的提升效果
优化数据存储与计算成本，设计高效的数据版本管理与元数据索引策略
支持 HIL/SIL 测试中的数据注入需求，确保仿真与实车行为一致性
优先资格
有 IPG CarMaker 开发和使用经验
熟悉火山 / 阿里 / 腾讯云平台
K8S 开发和部署经验
AI 洞察
优缺点分析
- 技术前沿：直接参与自动驾驶核心的数据闭环与仿真系统建设，技术栈先进且具有挑战性
- 平台优势：在全球领先的汽车科技公司工作，能接触到大规模真实业务场景和行业资源
- 价值感强：工作直接关联“零事故”的愿景，在具有明确社会价值的领域进行技术创新
- 技术复杂度高：需要同时精通软件工程、数据工程和特定领域（自动驾驶）知识，学习曲线陡峭
- 跨团队协作压力：需与算法、测试、车辆工程等多个团队紧密合作，对沟通和项目管理能力要求高
- 行业竞争激烈：自动驾驶是人才高地，对从业者的持续学习和创新能力提出很高要求
- 适合拥有扎实软件工程基础，对自动驾驶充满热情，并希望在系统层面解决复杂工程问题的技术人才
角色解读
- 技术路径：可向数据平台架构师、仿真技术专家或自动驾驶系统工程师等深度技术方向发展
- 管理路径：凭借团队协作和平台建设经验，可晋升为技术经理或项目负责人，管理更大规模的技术团队
- 行业路径：在自动驾驶这一前沿领域积累的核心经验，为未来在智能汽车产业链中的高级职位奠定基础
- 负责自动驾驶数据闭环平台的全流程设计与开发，包括数据采集、处理、存储、标注、挖掘和仿真回灌
- 构建和管理场景库，利用规则或机器学习方法自动挖掘自动驾驶中的Corner Case（如鬼探头）
- 开发自动化测试流水线，将实车数据注入仿真环境进行测试，并生成量化评估报告，建立数据驱动模型优化的反馈循环
- 需要精通Python，并熟悉至少一种C++/Java/Go等后端语言，具备扎实的软件开发能力
- 必须熟悉自动驾驶数据格式（如ROS bag）和传感器数据解析，并了解CarMaker等仿真工具及OpenSCENARIO标准
- 需要掌握Pandas、Spark等数据处理框架和PostgreSQL等数据库，并具备Linux、Docker、CI/CD等现代开发运维技能
申请策略
- 深入了解安波福在智能驾驶安全、电气化方面的具体产品和技术路线，在申请和面试中展现你的行业认知
- 准备阐述你对“数据闭环”如何提升自动驾驶系统安全性与可靠性的个人见解
- 重点突出完整的自动驾驶或ADAS相关项目经验，特别是数据平台、仿真系统或数据处理流水线的落地经验
- 详细描述使用Python及相关框架（Pandas/Spark）处理大规模数据的实际案例，并量化性能或效果提升
- 展示与算法、测试等多团队协作完成复杂项目的经历，体现沟通能力和项目推动力
- 若对CarMaker等仿真工具不熟，可提前学习OpenSCENARIO标准并了解仿真测试的基本流程
- 加强对Kubernetes和主流云平台（AWS/Aliyun）部署经验的学习，这是优先考虑项
- 梳理对自动驾驶数据格式（ROS bag）解析和传感器融合原理的理解，准备在面试中深入讨论
面试指南
- 采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答项目经验类问题，重点突出你的技术决策和取得的量化成果
- 对于系统设计题，可以从需求分析、架构设计（如模块划分、技术选型）、关键问题（如一致性、性能）和扩展性等角度分层阐述
- 请详细介绍你过去负责或参与的一个数据闭环系统项目，你在其中扮演的角色、遇到的技术挑战及解决方案
- 如何设计一个高可用、可扩展的数据存储与版本管理系统来支持自动驾驶的海量数据？
- 请描述一下从实车采集数据到最终用于模型训练或测试的完整数据处理流水线，并谈谈其中的关键环节
- 如果让你设计一个自动化挖掘Corner Case（如低附着路面场景）的系统，你会考虑哪些技术方案？
- 在与算法团队协作优化模型时，你如何量化某批数据对模型精度提升的具体贡献？
- 深入复习Python编程、数据结构与算法，以及你简历中提到的所有技术栈（如特定数据库、框架）的底层原理和使用经验
匹配度报告
80
综合匹配度
自动驾驶前沿技术岗，成长空间大，使命感强，薪资福利有竞争力，工作模式偏传统。
适合人群
最适合追求技术深度成长、渴望在具有社会价值的尖端领域做出贡献，且对薪资稳定性有要求的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活65
使命价值85
薪资福利匹配
80较高
作为上市跨国企业的技术负责人岗位，薪资预计具备市场竞争力，且JD明确提及有竞争力的健康保险等福利，稳定性较高。
薪资信号未披露 (35K-55K/月)
福利待遇competitive health insurance package
成长发展匹配
90较高
岗位涉及自动驾驶数据闭环与仿真等前沿技术，技术栈现代且全面，在行业龙头公司能获得极佳的技术成长和项目历练机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Java、Go、Pandas、Spark、Dask、PostgreSQL、MongoDB、InfluxDB、ROS、Docker、K8S、CI/CD
成长机会You can grow at Aptiv
业务类型ambiguous
工作生活匹配
65中等
工作地点明确在上海，但未提及远程或弹性办公安排，推测为现场办公。JD未提及WLB相关信号，在技术前沿领域需对工作强度有所预期。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
85较高
公司愿景直指“零事故、零排放”的未来出行，社会价值导向鲜明。自动驾驶是高速增长且具有变革性的赛道，工作富有使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号zero vehicle accidents、zero vehicle emissions、safer world、Zero fatalities, Zero injuries, Zero accidents
创新程度积极采用新技术
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