起亚
自动驾驶数据仿真平台架构师
自动驾驶数据仿真平台架构师
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Go
世界模型
仿真平台
端到端
自动驾驶
Carla
云端数据闭环
AI 估算 · 35k–55k
高级架构师岗位，自动驾驶热门领域，起亚作为跨国巨头，上海薪资水平较高，但非互联网大厂，估算中等偏上。
职位详情
关于这个职位
该职位负责自动驾驶云端数据闭环平台和仿真系统的架构设计与开发，涵盖数据全流程及仿真测试，是自动驾驶算法迭代的核心支撑
你将主导高扩展性云原生架构，集成Kubernetes等前沿技术，并探索世界模型与端到端系统的协同
适合有5年以上自动驾驶或机器人系统架构经验的技术专家
最低要求
年以上自动驾驶或机器人系统架构经验，主导过云端数据平台或仿真系统开发，有端到端自动驾驶项目落地经验者优
精通云原生技术（Kubernetes、Docker、Hadoop/Spark），熟悉Python/Go/C++开发，具备大型分布式系统设计经验
熟悉自动驾驶仿真工具链（如CARLA、AirSim、51Sim）及数据闭环框架（如Tesla Data Engine、Waymo Open Dataset）
具备跨团队协作能力，能协调算法、工程、测试团队推动复杂项目落地
对数据驱动闭环技术有深刻理解，能提出创新性解决方案
工作职责
云端数据闭环系统架构设计
主导自动驾驶云端数据闭环平台的架构设计与开发，涵盖数据采集、清洗、场景挖掘、标注、模型训练、仿真测试及结果回灌全流程，支持端到端自动驾驶系统的迭代优化
设计高扩展性云原生架构，集成Kubernetes、分布式存储及算力调度方案，满足海量数据的高效处理需求
仿真平台开发与场景构建
搭建高保真自动驾驶仿真平台，支持虚拟场景库构建、场景泛化、传感器仿真及动态交通流模拟，实现软件在环（SIL）和硬件在环（HIL）的闭环测试
探索世界模型（World Model）与端到端系统的协同，利用生成式预训练大模型增强数据多样性，提升模型对未知场景的推理能力
数据驱动闭环优化
设计数据挖掘策略与自动化标注流水线，筛选高价值场景数据，驱动算法迭代
构建数据质量评估体系，确保闭环数据覆盖长尾场景（如极端天气、复杂交互），提升仿真测试覆盖率与模型泛化能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处自动驾驶核心赛道，技术前沿性强，个人技能积累快
- 起亚作为跨国企业，平台资源丰富，有机会参与世界顶级项目
- 岗位涉及云原生、仿真、AI等多种技术栈，综合能力提升显著
- 自动驾驶领域竞争激烈，技术迭代快，需要持续学习
- 数据闭环和仿真系统复杂度高，对系统设计能力要求极高
- 跨团队协调工作量大，可能需要处理多方沟通和利益平衡
- 适合有多年系统架构经验、热爱自动驾驶技术、善于解决复杂系统问题的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术深耕：成为自动驾驶数据闭环和仿真领域的顶级专家
- 管理路径：晋升为技术团队负责人或研发总监，带领更大团队
- 领域拓展：向自动驾驶全栈架构师或系统架构师发展，覆盖更广泛的技术领域
- 设计并构建自动驾驶云端数据闭环平台，涵盖数据采集、清洗、标注、训练、仿真全流程
- 开发高保真仿真平台，支持虚拟场景构建、传感器仿真及SIL/HIL闭环测试
- 探索世界模型与端到端系统协同，利用生成式大模型增强数据多样性
- 精通云原生技术栈（Kubernetes、Docker、分布式存储），具备大型分布式系统设计能力
- 熟练掌握Python/Go/C++，熟悉自动驾驶仿真工具链（CARLA、AirSim等）和数据闭环框架
- 具备数据驱动思维，能设计数据挖掘策略和质量评估体系
- 跨团队协作能力，协调算法、工程、测试团队推进项目
申请策略
- 了解起亚和现代汽车在自动驾驶领域的布局，体现对公司的兴趣
- 准备一个技术方案演示，展示你对数据闭环或仿真平台架构的思考
- 突出自动驾驶相关项目经验，特别是云端数据平台或仿真系统的主导经历
- 详细描述在大型分布式系统设计中使用Kubernetes、Docker等技术的案例
- 强调数据驱动闭环的成果，如场景挖掘效率提升、模型泛化能力改善等
- 补充端到端自动驾驶和世界模型的前沿知识，关注最新论文和开源项目
- 加深对CARLA、51Sim等仿真工具的实际使用经验，可动手搭建小型仿真环境
面试指南
- 采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，结合具体数据说明
- 展示技术深度时，先给出总体架构，再分层解析，最后总结关键设计决策
- 请谈谈你设计过的一个自动驾驶数据闭环系统架构，包括技术选型和难点解决
- 如何保证仿真场景的多样性和真实感？世界模型在其中起什么作用？
- 在云端数据平台中，如何实现海量数据的高效处理与存储？
- 如何协调算法、工程、测试团队推动仿真结果落地？
- 你对端到端自动驾驶与模块化方案各自的优缺点怎么看？
- 复习云原生技术栈（K8s网络、存储、调度）的实践细节
职位点评
71
综合评分
高成长性自动驾驶架构岗，前沿技术栈，薪资面议，办公地点在上海市区。
更适合这类人
最适合追求技术成长和前沿挑战的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资面议，跨国企业预计提供有竞争力的薪酬，但未明确福利细节，综合满足度中等偏上。
薪资信号面议 (35K-55K/月)
成长发展
90较高
岗位涉及自动驾驶核心技术栈，前沿技术如云原生、世界模型，成长空间大，发展性动机高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Docker、Hadoop/Spark、Python、Go、C++、CARLA、世界模型、端到端自动驾驶
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或远程，上海核心地段办公但可能加班，生活化满足度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
汽车行业稳定，自动驾驶属于高速增长赛道，技术对社会有潜在积极影响，但非直接面向消费者的产品，意义感中等偏上。
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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