现代汽车
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 3 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
生成式AI
自动驾驶
数据闭环
云原生
仿真平台
世界模型
CARLA
AI 估算 · 40k–65k
高级架构师岗位，自动驾驶行业热门，现代汽车跨国巨头，上海薪资水平较高，预计月薪4-6.5万。
职位详情
关于这个职位
该职位负责设计自动驾驶云端数据闭环与仿真平台，涵盖数据采集、场景挖掘、模型训练及仿真测试全流程
你将主导高扩展性云原生架构，集成Kubernetes等技术，并探索世界模型与生成式AI提升仿真多样性
适合有5年以上经验、熟悉自动驾驶仿真工具链和数据闭环的技术专家
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，技术壁垒高，个人价值提升快
- 现代汽车为跨国巨头，资源丰富，平台稳定，有国际化视野
- 工作内容前沿，涉及云原生、仿真、世界模型等多项新兴技术
- 技术复杂度高，需要同时掌握软硬件、云端与仿真等多领域知识
- 对跨团队协作能力要求高，需频繁与算法、工程、测试团队沟通
缺点 / 挑战
- 行业竞争激烈，项目周期长，需承受较大研发压力
- 适合有5年以上自动驾驶或机器人架构经验、热爱技术挑战、希望深入数据驱动闭环领域的技术专家
角色解读
- 技术路线：从架构师成长为首席科学家或技术总监，主导前沿仿真与AI技术研究
- 管理路线：晋升为研发部门负责人，带领团队推动自动驾驶平台整体演进
- 跨领域扩展：转向自动驾驶系统全栈架构，或进入人工智能基础设施领域
- 设计并开发自动驾驶云端数据闭环平台，涵盖数据采集、清洗、场景挖掘、标注、模型训练及仿真测试全流程
- 搭建高保真仿真平台，集成传感器仿真、动态交通流模拟，支持SIL和HIL闭环测试
- 探索世界模型与生成式AI技术，提升仿真场景多样性，推动端到端自动驾驶系统迭代
- 扎实的云原生技术栈，精通Kubernetes、Docker、分布式存储及算力调度
- 编程能力突出，熟练使用Python、Go或C++，具备大型分布式系统设计经验
- 深入了解自动驾驶仿真工具链（CARLA、AirSim等）及数据闭环框架（Tesla Data Engine等）
申请策略
- 关注现代汽车在中国的前瞻技术布局，在面试中展示对数据闭环驱动自动驾驶迭代的独到见解
- 突出主导过的云端数据平台或仿真系统项目，强调架构设计与落地成果
- 量化项目成果，例如数据处理规模、仿真覆盖率提升等数据
- 展示云原生技术实战经验，如Kubernetes集群设计、分布式系统性能优化
- 补强自动驾驶仿真工具链，如CARLA、51Sim的实际使用经验
- 深入学习世界模型与生成式AI在自动驾驶中的应用，紧跟技术前沿
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，重点突出架构决策和技术创新
- 技术对比：分析不同方案优缺点，展示深度思考能力
- 请描述你主导过的自动驾驶云端数据平台架构，如何保证数据处理的实时性和扩展性？
- 如何设计仿真场景库以覆盖长尾场景？你用过哪些仿真工具？
- 世界模型如何帮助提升仿真多样性？请谈谈你的理解
- 在跨团队协作中遇到过哪些挑战？如何推动复杂项目落地？
- 复习Kubernetes、分布式存储等云原生技术细节，准备系统设计案例
- 熟悉自动驾驶数据闭环相关论文和开源项目，如Waymo Open Dataset、NuPlan
职位点评
70
综合评分
技术前沿、平台强大、发展空间大，但工作强度和现场办公要求较高。
更适合这类人
最适合追求技术成长、愿意投入高强度研发的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
80较高
世界级车企平台，薪资水平在行业中上等，福利稳定，但JD未明确具体薪资和福利项。
薪资信号未披露（AI估算：40K-65K/月）
成长发展
90较高
工作内容前沿，涉及云原生、仿真、世界模型等多项新兴技术，有巨大的技术成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Docker、Hadoop、Spark、Python、Go、C++、CARLA、AirSim、World Model、生成式AI
成长机会主导、架构设计、探索
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及远程或弹性工作，仅现场办公，且自动驾驶研发通常工作强度较大。
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
70中等
自动驾驶是高速增长赛道，对出行安全有积极社会影响，但JD未强调使命愿景。
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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