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ADAS/AD System Engineering
ADAS/AD System Engineering
发布于 大约 8 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
系统与安全工程
Adas
Pipl
Rosbag
数据合规
数据平台架构
数据闭环
系统需求工程
自动驾驶
项目管理
AI 估算 · 40k–70k
高级AD系统工程师，技术+管理复合，上海薪资较高，大众平台稳定。
职位详情
关于这个职位
该职位负责大众汽车自动驾驶（AD）数据闭环平台的核心系统设计与项目管理，涵盖车端到云端的数据采集、传输、存储、处理及合规流程
你将作为技术桥梁，协调算法、IT、法务等多方团队，推动AD数据平台从需求到交付的全流程落地
适合具备深厚系统架构能力和项目管理经验的复合型人才
最低要求
Education:**
Bachelor/Master/Ph.D. degree in Computer Science, Data Engineering, Software Engineering, Automotive Engineering, Information Technology, or related quantitative fields.
Work Experience:**
+ years of professional experience in automotive software/data engineering, cloud data platforms, or ADAS/AD system development.
Proven track record in designing or operating AD data closed-loop platforms, vehicle-to-cloud data pipelines, or shadow mode systems.
Strong dual background acting as both a System Engineer (SE) (requirement engineering, architecture) and a Project Manager (PM) (stakeholder management, milestone delivery).
Special Skills (Technical & Domain Expertise):**
AD Data & Platform Knowledge: Deep understanding of AD data formats (MDF4, Bag, Parquet), big data processing frameworks (Kafka, Spark, Flink), cloud architectures (AWS, Aliyun, Azure, or Hybrid Cloud), and data warehouse/lakehouse concepts.
Data Compliance & Security: Solid knowledge of Chinese Automotive Data Laws, PIPL, Data Security Law, and Surveying/Mapping regulations regarding geographic data handling.
System Engineering (SE) Competency: Proficient in requirement management (PRD/FRS/SRS, RTM), System Architecture, and Vector/CAN/Ethernet toolchains (CANoe, CANape).
Project Management (PM) Competency: PMP/Agile/Scrum certification is a plus. Strong experience in CCB (Change Control Board), risk management, and IPD/ASPICE development processes.
Soft Skills:**
Executive Communication & Influence: Outstanding capability to bridge communication gaps between technical AD algorithms teams, IT infrastructure teams, and legal/compliance departments.
Highly structured, analytical, and strategic mindset with strong problem-solving capabilities under high complexity.
Fluency in English (working language); Proficiency in Mandarin is essential for dealing with local Chinese regulations and suppliers.
Position Holder Signature: I hereby declare that the information above is read, reviewed, understood and confirmed.
工作职责
主要职责**/Your Responsibilities:
Technical key words: AD Data Closed-Loop, Data Platform Architecture, Vehicle-to-Cloud Data Ingestion, Data Compliance & Security (PIPL, DSL, Map Surveying Regulations), Shadow Mode & Trigger Strategy, IT & Cloud Infrastructure Integration, PM & SE Dual Competency.
Data Application Mining & Data Value Unlocking (SE Role):
Explore, define, and pioneer potential autonomous driving (AD) data applications (e.g., Shadow Mode, automated scenario extraction, data-driven KPI evaluation, closed-loop simulation, and AI model retraining data pipelines).
Translate business and algorithmic needs into technical vehicle-to-cloud data requirements, trigger logic, and data ingestion specifications.
Data Platform Architecture & System Engineering (SE Role):
Lead system engineering (SE) for vehicle-side and cloud-side data pipelines. Define data formats (MDF4, ROSbag, Parquet), compression/encryption standards, and edge-cloud interface protocols.
Formulate end-to-end system requirement specifications (SRS) for AD data collection, data lake/warehouse processing, and automated annotation.
Data Compliance, Security & Regulatory Management:
Ensure all AD data activities (vehicle data logging, transmission, cloud storage, processing, and cross-entity sharing) strictly comply with Chinese regulations (Data Security Law, Personal Information Protection Law, Automotive Data Security Management Provisions, and Geographic Surveying/Mapping Laws).
Establish data anonymization, face/license plate obfuscation, and security firewall rules in collaboration with legal, compliance, and third-party auditing bodies.
Cross-Domain IT & Cloud Infrastructure Collaboration:
Serve as the primary technical bridge and liaison between the ADAS team, Group IT, and internal/external Cloud Platform departments.
Align compute resources, storage budgets, cloud-native pipelines, and network bandwidth (4G/5G) to support large-scale AD data ingestion and processing.
End-to-End Project & Stakeholder Management (PM Role):
Act as the lead Project Manager (PM) for AD data platform deliverables. Formulate project master plans, manage milestones, manage technical risks, and track budgets.
Align roadmaps and coordinate deliverables among multiple key stakeholders, including internal domains (Cockpit, EE Architecture), subsidiary AD developers, JV OEMs, and Group IT/Cloud.
优先资格
PMP/Agile/Scrum certification is a plus.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于自动驾驶前沿赛道，涉及数据闭环和AI训练管线，技术含量高，学习曲线陡峭
- 大众作为跨国巨头，平台稳定，能提供丰富的跨团队协作机会和国际化工作环境
- 同时锻炼系统架构和项目管理双技能，增强综合竞争力
- 与国内外顶级的自动驾驶算法团队、IT基础设施和法务团队合作，人脉网络价值高
- 职责范围宽广，需要在技术、合规、项目管理间切换，对个人综合能力要求极高
- 涉及多团队协调（算法、IT、法务、子公司、合资企业），沟通成本高，需较强的影响力
- 适合具备8年以上汽车软件或数据平台经验，同时拥有系统工程和项目管理能力，并希望在自动驾驶前沿深耕的复合型人才
缺点 / 挑战
- 自动驾驶领域法规频繁变化，需持续跟踪并调整方案，工作压力较大
角色解读
- 可向ADAS/AD系统架构师或技术总监方向发展，成为自动驾驶数据领域的专家
- 通过跨部门协作，积累多维度技术和管理经验，有望进入大众集团全球技术领导序列
- 随着自动驾驶数据合规需求日益严格，该领域专业人才稀缺，职业空间广阔
- 负责自动驾驶数据闭环平台的整体系统架构设计，包括车端数据采集、云平台管道和数据处理规范
- 作为系统工程师，定义数据格式、压缩加密标准及车云接口协议，并编写端到端系统需求规格书
- 作为项目经理，制定项目主计划、管理里程碑和风险，协调算法、IT、法务等多方资源，确保交付
- 主导数据合规安全，确保所有数据活动符合中国法规（如PIPL、数据安全法、测绘法规）
- 深入掌握AD数据格式（MDF4/ROSbag/Parquet）和大数据技术栈（Kafka/Spark/Flink），熟悉云平台（AWS/Aliyun/Azure）
- 熟悉中国自动驾驶数据合规法规，具备数据匿名化和安全防护经验
- 强大的系统工程能力，精通需求管理（PRD/FRS/SRS）和架构工具（CANoe/CANape）
- 出色的项目管理能力，有PMP/Agile/Scrum认证优先，熟悉IPD/ASPICE流程
申请策略
- 关注大众在自动驾驶领域的战略布局，面试时展现对AD数据闭环的独到见解
- 准备英文自我简介，因为工作语言为英语，需同时展示中文沟通能力（应对中国法规）
- 突出AD数据闭环平台或车云数据管道的实际项目经验，量化技术指标（如数据量级、处理效率）
- 强调同时在系统工程和项目管理中的成功案例，例如从需求到交付的全流程管理
- 列举与中国数据合规相关的项目经历，展现对PIPL、数据安全法等法规的理解和应用
- 体现与多团队协作、解决复杂问题的能力，尤其是跨部门沟通成果
- 如不熟悉云平台，可提前学习AWS或阿里云的数据服务，并了解数据湖/仓库架构
- 自学PMP或Scrum认证，补充项目管理方法论
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化讲述项目经验，突出量化结果
- 对于合规问题，展示流程思维：先识别法规风险，再设计技术方案（如匿名化），同时寻求法务支持
- 对于项目冲突，强调沟通策略和利益相关者分析，并举例说明如何通过调整里程碑实现双赢
- 请描述你设计或运营AD数据闭环平台的经历，如何解决车云数据接入的挑战？
- 如何处理中国数据合规要求（如PIPL）与数据可用性之间的冲突？
- 在多方利益相关者冲突时，你如何推进项目进度？举例说明
- 你认为自动驾驶数据平台的关键架构决策是什么？如何平衡成本与性能？
- 请说明你在系统工程中如何编写SRS，并确保客户需求被完整转化
职位点评
68
综合评分
前沿自动驾驶数据平台、技术+管理复合型岗位，成长空间大但工作强度较高。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
该职位最适合追求前沿技术成长和综合能力提升、对工作节奏和地点灵活性要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展80
工作生活55
使命价值70
薪资福利
65中等
薪资福利未在JD明确披露，但作为大众旗下岗位，薪酬体系和稳定性有较好保障。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
80较高
职位处于自动驾驶数据闭环的前沿领域，技术深度和广度兼具，同时提升系统工程与项目管理能力，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈ADAS、自动数据闭环、Kafka、Spark、Flink、AWS、Aliyun、Azure
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
要求在上海现场办公，无远程或弹性信息，自动驾驶项目推进强度较高，生活平衡度一般。
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
70中等
自动驾驶是高速增长赛道，但本岗位更偏向技术实现与合规支撑，直接社会价值感相对中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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