初速度
后端开发专家（辅助驾驶数据平台方向）
后端开发专家（辅助驾驶数据平台方向）
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Clickhouse
Go
Grpc
分布式系统
微服务架构
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
自动驾驶核心数据平台岗，技术栈前沿、成长空间大，技术挑战与行业前景广阔。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
18 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 后端开发 · 约 390 个在招
职位详情
关于这个职位
负责辅助驾驶数据平台后端核心服务的架构设计与开发，协同多团队推动功能迭代，主导技术方案选型与性能调优，推动云原生等创新方案落地
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化等相关专业优先
年及以上后端开发经验，有辅助驾驶、车联网、大数据平台背景者优先
精通Go或Python，熟悉Gin/FastAPI、gRPC、Celery、Kafka、Redis、MySQL/PostgreSQL、ClickHouse、MinIO等常用组件，具备扎实代码功底与良好编码规范
熟悉分布式系统原理，掌握微服务架构、消息队列、缓存、分库分表、负载均衡、熔断限流等核心技术，有高并发、高可用系统落地经验
熟悉Linux操作系统原理，熟练掌握Docker、Kubernetes、CI/CD、Prometheus/Grafana等云原生技术栈
具备良好的数据结构与算法基础，能针对复杂业务场景进行性能调优与资源成本控制
具备优秀的分析解决问题能力、沟通协作能力与自我驱动力，能在快节奏、跨职能环境中快速推进项目
工作职责
负责辅助驾驶数据平台后端核心服务的架构设计、编码实现与持续优化，保障平台稳定、高效、可扩展
深入理解业务需求，与算法、车端、前端、产品等多团队高效协同，推动功能快速迭代与落地
主导或参与关键技术方案选型、性能调优、重构及技术难题攻关，持续提升平台可靠性与研发效率
关注行业前沿技术，推动云原生、智能化工具链等创新方案在数据平台中的落地应用
优先资格
加分项：有LLM、VLM、VLA等大模型业务落地经验，能将大模型能力融入数据平台者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触云原生、大模型（LLM/VLM）等前沿技术在数据平台的落地，技术栈现代且极具竞争力
- 公司提供多地工作选择（北京/上海/苏州），且为行业头部企业，平台背书强
- 自动驾驶数据平台需处理海量车端数据，对系统的高并发、高可用及性能调优要求极高
- 适合具备扎实后端基础、对自动驾驶或大数据处理有浓厚兴趣，且能在快节奏环境中抗压前行的技术人才
缺点 / 挑战
- 处于自动驾驶与人工智能交汇的前沿赛道，业务场景复杂且数据量庞大，技术挑战与成长空间大
- 需与算法、车端等多个跨职能团队紧密协同，沟通成本与项目推进压力较大
角色解读
- 纵向可发展为后端技术专家或架构师，深耕自动驾驶数据平台底层架构
- 横向可向技术管理方向发展，带领团队负责更大规模的数据平台或业务线
- 负责辅助驾驶数据平台后端核心服务的架构设计与编码实现，保障系统的高可用与可扩展性
- 与算法、车端、前端等多团队协同，推动数据平台功能的快速迭代与落地
- 主导技术方案选型、性能调优及云原生、智能化工具链等创新方案的落地
- 精通Go或Python，熟悉Gin/FastAPI、gRPC、Kafka、Redis等常用组件及微服务架构
- 熟悉分布式系统原理，具备高并发、高可用系统落地经验及云原生技术栈（Docker/K8s）实践能力
- 具备良好的数据结构与算法基础，能进行复杂场景下的性能调优与资源成本控制
申请策略
- 投递时可根据自身生活规划明确选择北京、上海或苏州，并在简历中注明意向城市
- 提前了解初速度在辅助驾驶领域的最新业务进展及技术博客，展现对行业的关注
- 突出高并发、高可用分布式系统的设计与落地经验，特别是海量数据处理或大数据平台相关项目
- 详细列出在Go/Python、微服务架构、云原生（K8s/Docker）方面的深度实践与性能调优成果
- 若有车联网、辅助驾驶或大模型（LLM/VLM）业务落地经验，务必作为核心亮点展示
- 深入了解自动驾驶数据闭环流程及车端数据特性，补充车联网或大数据平台领域知识
- 学习并实践大模型（LLM/VLM）在数据处理、标注或分析场景中的应用与接入方案
面试指南
- STAR法则：针对架构设计或性能调优问题，按情境、任务、行动、结果的逻辑清晰阐述
- 技术深度+业务价值：在回答技术问题时，不仅讲技术实现，还要强调对业务指标（如效率提升、成本降低）的贡献
- 请分享一个你主导设计的高并发、高可用后端系统架构，你是如何进行性能调优的？
- 在处理海量数据（如车端传感器数据）时，你是如何设计消息队列和存储方案的？
- 在跨团队协作（如与算法团队对接）中，遇到过哪些技术或沟通难题，是如何解决的？
- 谈谈你对云原生技术栈（Docker/K8s）在数据平台中应用的理解及实践经验
- 复习分布式系统核心原理、Go/Python底层机制及常用中间件（Kafka/Redis）的高阶用法
- 梳理过往项目中的技术难点与重构经验，准备好应对“复杂业务场景性能调优”的深挖
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值85
薪资福利
80较高
JD未明确披露具体薪资与福利细节，但基于岗位技术门槛与经验要求，该职位在同类技术岗中具备较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及大模型、云原生等前沿技术在自动驾驶数据平台的落地，技术栈现代，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Go、Python、Gin、FastAPI、gRPC、Kafka、Redis、ClickHouse、Docker、Kubernetes、LLM、VLM
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与WLB信号，多地办公提供了一定选择空间，但整体工作节奏需结合实际团队情况。
工作模式未明确
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
85较高
自动驾驶是极具社会价值与前景的赛道，致力于推动辅助驾驶落地，行业使命感强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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