德赛西威
数据平台开发工程师(2027届-上海)
数据平台开发工程师(2027届-上海)
发布于 9 小时前实习/见习
实习生仅现场办公全栈开发
全栈开发
Sql
多模态数据
工具链开发
数据Pipeline
数据平台
数据预处理
自动驾驶
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
自动驾驶数据平台实习岗，技术栈现代、成长性好，薪资福利与WLB未披露。
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5.0千
比全栈开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
14 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 全栈开发 · 70 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位面向2027届在读本科/硕士，参与自动驾驶数据平台的前后端开发与维护，并建设多模态数据Pipeline和数据工具链
你将在指导下接触数据预处理、清洗、切片、抽帧、送标等环节，支撑自动驾驶数据闭环业务
最低要求
本科或硕士在读，计算机、自动化、数学、测绘、车辆工程等相关专业
了解 Python、React、Node.js 技术栈，具备基础的端协作开发能力，能够编写基本的 SQL 查询语句
对自动驾驶业务有一定兴趣，了解雷达、摄像头等传感器数据的预处理、清洗、切片等数据链路流程的基本含义
具备良好的学习能力和沟通能力，能够快速融入团队，乐于接受技术指导与代码评审
工作职责
参与自动驾驶数据平台核心业务的前后端开发与维护，协助完成平台功能开发、业务逻辑封装、页面交互优化及系统迭代，支撑自动驾驶数据闭环业务的稳定运行
参与自动驾驶多模态数据 Pipeline 建设与优化，在指导下完成多传感器数据数据预处理、清洗、切片、抽帧、送标等环节的数据工具，并协助进行数据处理相关环境的部署与维护
负责数据平台工具链的开发与维护，包括但不限于数据导入导出脚本、格式转换工具、批量处理小工具、自动化检查脚本等，提升数据流转效率与内部使用便利性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 自动驾驶热门赛道，数据闭环是核心环节，项目经验有辨识度
- 技术栈覆盖Python/React/Node.js/SQL，前后端和数据Pipeline都能接触
- 有技术指导和代码评审，适合学生积累工程规范
- 上海工作，汽车电子头部企业平台
- 岗位面向在读学生，工作内容可能以辅助和工具开发为主，需要主动争取核心任务
- 自动驾驶多传感器数据链路复杂，需要快速学习传感器和数据格式知识
- JD未提及转正、薪资和加班情况，需提前确认
- 适合计算机/自动化等相关专业、希望在自动驾驶数据平台方向积累工程实践的在读本科/硕士
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从实习开发起步，可向数据平台开发、全栈开发或数据工程方向发展
- 积累自动驾驶数据闭环和多模态数据处理经验，转向自动驾驶数据/平台工程师
- 熟悉工具链和Pipeline后，可向平台架构或数据治理方向延伸
- 参与自动驾驶数据平台前后端功能开发和维护，包括业务逻辑封装、页面交互优化和系统迭代
- 参与多模态数据Pipeline建设，完成传感器数据预处理、清洗、切片、抽帧和送标等工具
- 开发和维护数据平台工具链，如导入导出脚本、格式转换、批量处理工具和自动化检查脚本
- 协助数据处理环境部署与维护，支撑自动驾驶数据闭环业务稳定运行
- 掌握Python、React、Node.js基础，能进行前后端协作开发
- 具备SQL查询能力，理解数据预处理和清洗流程
- 对自动驾驶和多传感器数据链路有基本认知或兴趣
- 具备学习能力、沟通能力，愿意接受代码评审和技术指导
申请策略
- 了解德赛西威智能驾驶业务和数据闭环方向，面试中表达对自动驾驶数据的兴趣
- 确认实习时长、转正机会、工作地点和津贴，判断与学业安排是否匹配
- 突出Python/React/Node.js项目，尤其是前后端联调或数据可视化/管理后台经验
- 展示SQL和数据处理能力，如数据清洗、格式转换、批处理脚本
- 如有传感器、图像/点云、自动驾驶相关课程或项目，重点写明
- 体现代码规范、Git协作、Code Review参与经历
- 补强React+Node.js全栈小项目，熟悉接口联调与页面交互优化
- 学习多模态数据预处理基础，包括摄像头、雷达数据格式、抽帧、切片、标注流程
面试指南
- 项目介绍用STAR：背景-任务-行动-结果，突出技术选型和你的贡献
- 数据链路问题按“采集-预处理-清洗-切片/抽帧-标注-训练/评估”框架回答
- 工具开发问题强调需求理解、脚本健壮性、自动化与可维护性
- 请介绍一个你用Python/React/Node.js完成的前后端项目
- 你如何理解自动驾驶数据闭环？多模态数据Pipeline包含哪些环节？
- 给定摄像头/雷达数据，你会如何做预处理、清洗和切片？
- SQL如何查询某时间段内的数据并做聚合统计？
- 你如何参与代码评审，遇到技术问题如何求助？
职位点评
薪资福利55
成长发展82
工作生活58
使命价值75
薪资福利
55较低
JD未披露实习津贴和福利，补偿性动机满足度需结合后续沟通判断。
薪资信号未披露（AI估算：4.0–6.5千/月）
成长发展
82较高
岗位接触自动驾驶数据闭环、多模态数据Pipeline和前后端技术栈，并提供技术指导与代码评审，成长性较好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、React、Node.js、SQL、数据Pipeline、多模态数据、自动驾驶
成长机会技术指导、代码评审
业务类型ambiguous
工作生活
58较低
JD未提及办公模式、加班与弹性安排，仅能确认工作地点在上海，生活化动机满足度需与HR确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
自动驾驶属于高关注度新兴赛道，岗位支撑数据闭环与自动驾驶研发，具有一定行业前景和技术价值。
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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