小马智行
高级研发工程师（自动驾驶OMS方向）-广州
高级研发工程师（自动驾驶OMS方向）-广州
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
广州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
分布式系统
PyTorch
微服务
TensorFlow
自动驾驶
消息队列
OMS
AI 估算 · 35k–55k
高级研发工程师，自动驾驶风口行业，广州薪资水平，结合技术难度和公司知名度，月薪中位数约45K。
职位详情
关于这个职位
该职位负责自动驾驶OMS（Occupant Monitoring System）后台系统及数据中台的架构设计与开发，涉及微服务、高性能计算、AI模型工程化部署等核心技术
你将参与百万级车辆并发接入、海量视频数据处理、以及从车端到云端的自动驾驶数据闭环构建，适合有深厚后端开发与AI工程化经验的技术专家
最低要求
学历与经验：计算机或相关专业本科及以上，5年以上后端开发或AI工程化经验
核心开发能力：精通Python/C++/Java等任一门开发语言，具备严谨的代码习惯及深厚的Linux系统底层开发功底
分布式专家：深入理解分布式一致性、缓存、消息队列原理，具备大规模（百万级QPS）或海量数据处理系统设计经验
AI框架熟悉度：熟悉PyTorch或TensorFlow，能理解常见视觉模型（CNN/Transformer）结构及算子原理，配合算法同学优化训练到推理的衔接
工作职责
架构设计与演进：负责OMS后台业务系统及数据中台的整体架构设计，攻克系统可靠性及海量视频数据链路稳定性的技术难题
云端服务开发：设计并实现高性能、可扩展的微服务架构，支撑百万级车辆的并发接入，优化系统资源利用率
模型工程化落地：负责OMS算法（如疲劳监测、遗留物检测、行为识别等）在车端的部署优化，提升推理效率
性能调优：主导系统性能瓶颈排查，优化模型量化、算子实现及数据预处理流程，确保低延迟与高吞吐
数据闭环构建：构建高可靠的消息队列与分布式存储系统，打通从车端触发采样到云端模型迭代的自动驾驶数据闭环
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 自动驾驶是高速增长赛道，技术前沿，个人技能积累快
- 小马智行是行业头部公司，平台资源丰富，项目含金量高
- 涉及架构、分布式、AI工程化等多领域，技术广度与深度兼备
- 技术难度高，需要同时掌握后端、分布式和AI工程化能力
- 对系统稳定性和实时性要求极高，容错空间小
缺点 / 挑战
- 自动驾驶行业节奏快，可能面临高强度工作压力
- 适合有5年以上后端或AI工程化经验、热爱技术挑战、希望在自动驾驶领域深耕的资深工程师
角色解读
- 技术纵深发展：成为自动驾驶系统架构专家或AI工程化专家
- 管理方向：晋升为技术团队负责人或技术总监
- 跨领域拓展：向自动驾驶其他模块（如感知、规划）或数据平台方向延伸
- 负责OMS后台系统及数据中台的架构设计，解决系统可靠性和海量视频数据链路稳定性问题
- 设计高性能微服务架构，支撑百万级车辆并发接入，优化资源利用率
- 将AI模型（如疲劳监测）部署到车端，优化推理效率，并构建数据闭环
- 精通Python/C++/Java，具备扎实的Linux系统底层开发能力
- 深入理解分布式一致性、缓存、消息队列，有百万级QPS系统设计经验
- 熟悉PyTorch或TensorFlow，理解视觉模型结构及算子原理
申请策略
- 关注小马智行的技术博客或开源项目，了解其技术栈和架构风格
- 在面试中展示对系统可靠性和性能的极致追求
- 突出大规模分布式系统设计经验，尤其是百万级QPS或海量数据处理项目
- 强调AI模型工程化落地经历，如模型量化、推理优化等
- 展示对Linux系统底层的深入理解，如性能调优、内核优化等
- 补充自动驾驶OMS相关背景知识，如疲劳监测、行为识别算法
- 熟悉PyTorch/TensorFlow的模型部署工具链（如TensorRT、ONNX）
面试指南
- 对于架构设计题，先明确需求（QPS、延迟、数据量），再选型（消息队列、缓存、数据库），最后考虑容错和扩展
- 对于性能优化题，从瓶颈分析入手，逐步优化模型、算子、数据预处理等环节
- 请设计一个支持百万级车辆并发接入的微服务架构
- 如何优化一个视觉模型在车端的推理延迟？
- 描述一次你解决分布式系统一致性问题的经历
- 如何构建从车端到云端的自动驾驶数据闭环？
- 复习分布式系统核心理论（CAP、一致性协议、分布式事务）
- 准备1-2个完整的项目案例，涵盖架构设计、性能调优和工程化落地
匹配度报告
71
综合匹配度
自动驾驶头部公司，前沿技术栈，高成长高压力，薪资有竞争力。
适合人群
最适合追求技术成长和行业前景的求职者，对工作生活平衡要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利匹配
70中等
薪资水平较高，但JD未明确福利，稳定性一般（自动驾驶行业竞争激烈）。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展匹配
90较高
技术前沿，涉及自动驾驶核心系统，成长空间大，但JD未提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Java、PyTorch、TensorFlow、微服务、分布式系统、消息队列
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及WLB，自动驾驶行业通常工作强度大。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
85较高
自动驾驶行业高速增长，社会影响力大，但JD未明确使命导向。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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