麦格纳
Senior Data Platform & Annotation Engineer
Senior Data Platform & Annotation Engineer
发布于 大约 14 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
数据工程
Autonomous Driving
Big Data
Data Processing
AI 估算 · 30k–50k
上海资深数据平台工程师，5年以上经验，外企背景，薪资具备市场竞争力，年薪约40-60万。
职位详情
关于这个职位
该职位负责自动驾驶数据闭环工具链的开发，包括云数据处理管道和标注平台集成
你将参与大规模云平台架构设计与技术选型，处理激光雷达和摄像头数据，支持算法团队的数据生产需求
适合具备云计算、大数据和自动驾驶数据系统经验的资深工程师
最低要求
任职要求：
至少5年云计算和大数据平台架构设计经验，以及3年自动驾驶数据系统相关工作经验
对云计算、大数据、人工智能等前沿技术有深入理解和实践经验
精通分布式系统设计与开发、微服务架构和容器化技术
对云计算平台服务和架构有全面理解，熟悉大数据处理
掌握常见主流传感器数据的处理：激光雷达（点云去畸变、拼接、动态和静态补偿）和摄像头（畸变校正、图像融合）
精通H264/H265/YUV/MJPEG等编解码方法
熟悉自动驾驶中间件
有自定义数据格式（如自定义传感器数据封装格式和专有标注格式）的经验
具备较强的问题解决能力，能够快速定位数据处理和工具链运行中的技术故障
具备出色的跨团队沟通能力（能清晰对齐需求并推动协作），可靠务实，能在紧张的项目进度下工作
精通Python和C++，熟悉Linux操作系统（常用命令和Shell脚本），有良好的编程实践（代码注释、Git版本控制和CI/CD工作流）
强烈的责任心、主人翁意识和协作精神
计算机科学、机电一体化、汽车或相关专业本科及以上学历
扎实的C/C++、Python专业经验
有使用Linux/Ubuntu的开发经验
具备云、K8S、微服务的高级技能
具备计划性和结构化方法的工作知识
具备问题解决技巧的工作知识
能够在充满活力、快节奏的团队环境中工作
能够在监督下独立工作
能够有效地在全球环境中工作
工作职责
工作职责：
作为高级数据平台与标注工程师，负责数据闭环工具链的开发
云数据处理管道开发：
设计和实现用于标注数据和场景数据的全自动管道，涵盖数据清洗（去噪、去重、异常过滤）、解析、切片、帧提取和标注交付（与标注平台集成）
优化管道的吞吐量和延迟，以支持每天处理100,000+场景数据，满足算法团队的数据生产需求
开发数据验证和数据可视化的工具链
云平台开发：
开发包括数据上传、源数据管理与可视化、数据集管理、工作流编排在内的各种模块
系统架构设计：
负责公司内部汽车云平台的整体系统架构设计，包括但不限于计算资源管理、数据存储和处理、高性能计算等核心模块
确保系统的高可用性、可扩展性和安全性
技术选型与评估：
深入研究云计算和大数据的最新趋势，进行技术选型，评估新技术在平台中的应用潜力，并提出和实施行业领先的技术升级解决方案
优先资格
优先条件：
有在顶级公司或独角兽公司构建数据工厂和量产项目的经验者优先
优先考虑在领导大规模云平台或类似系统的架构设计、解决复杂技术问题（如系统性能瓶颈和数据安全问题）有成功案例的候选人，以及有汽车OEM项目经验的候选人
英语熟练（口语和书面）更佳
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台大，麦格纳是全球汽车零部件巨头，职位稳定性高，资源丰富
- 技术涉及云计算、大数据、自动驾驶等前沿领域，技能积累价值高
- 外企文化，可能提供相对灵活的工作环境和全球协作机会
- 对数据闭环工具链有全权负责的机会，成长空间大
- 要求极高，需要同时掌握云平台架构和传感器数据处理，技术栈广泛
- 汽车行业供应链节奏可能较快，需要适应紧张的项目排期
- 适合有5年以上云计算/大数据经验，并希望深入自动驾驶数据领域的技术专家
- 同时需要具备较强的跨团队协调能力
缺点 / 挑战
- 涉及与多个团队（算法、标注、OEM等）的协作，沟通成本较高
角色解读
- 可向技术专家方向发展，成为云平台或数据架构领域的专家
- 也可转向技术管理，负责带领团队进行数据平台建设
- 在自动驾驶行业，数据平台是核心基础设施，可向数据工程负责人或技术总监发展
- 设计并实现云端的自动驾驶数据处理管道，包括数据清洗、解析、切片、帧提取等，支持海量场景数据的高效流转
- 开发公司内部的汽车云平台，涵盖数据上传、管理、可视化及工作流编排等模块，确保系统的高可用与可扩展
- 负责平台整体架构设计，进行技术选型与评估，引入云计算、大数据等领域的前沿技术
- 与算法团队、标注平台等协作，保障数据闭环的畅通，并优化管道性能以支持日处理10万+场景数据
- 扎实的Python和C++编程能力，熟悉Linux开发环境及Shell脚本
- 深入理解云计算、大数据技术，精通分布式系统、微服务架构及容器化（如Kubernetes）
- 掌握传感器数据处理技术（如激光雷达、摄像头）和视频编解码（H264/H265/YUV/MJPEG）
- 具备良好的问题解决能力和跨团队沟通能力，能够快速定位并修复数据管道故障
申请策略
- 提前了解麦格纳电子部门的产品线（ADAS系统），在面试中展示对汽车行业的兴趣
- 准备一个完整的数据平台架构案例，体现从需求到落地的全过程
- 突出云计算/大数据平台架构设计的具体项目经验和成果，尤其是大规模数据处理管道的构建
- 强调对传感器数据（LiDAR/Camera）的处理经验，以及视频编解码相关技能
- 展示使用Python/C++的开发实践，如Git、CI/CD等工程化能力
- 如有汽车行业或自动驾驶数据系统经验，务必重点提及
- 补充Kubernetes、微服务、容器化等云原生技术的实际应用经验
- 熟悉自动驾驶中间件（如ROS/AP）和数据格式定制方法
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经验，突出你的技术决策和量化成果
- 对于技术问题，先明确约束条件，再分步骤阐述方案，注意权衡取舍
- 对于协作问题，强调清晰沟通、需求对齐和推进机制（如定期同步）
- 请描述你设计过的一个大规模数据管道，包括架构、关键技术和性能优化方法
- 如何处理激光雷达点云数据的去畸变和拼接？
- 在微服务架构中，如何保证数据平台的高可用性和可扩展性？
- 当数据处理管道出现性能瓶颈时，你的排查思路是什么？
- 如何与算法团队对齐数据需求，并推动跨团队协作？
职位点评
67
综合评分
跨国汽车巨头资深数据平台岗，前沿技术栈、发展空间大，但工作强度较高且福利未明确。
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
适合追求技术深度和职业发展、对薪资福利有合理预期、能够接受较高工作强度的资深技术工程师。
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85
工作生活40
使命价值78
薪资福利
65中等
公司在薪资福利方面未明确披露，但作为跨国上市企业，通常能提供有竞争力的薪酬和完善的福利。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
职位技术要求高，涉及云计算、大数据、自动驾驶等前沿领域，能够快速积累核心技术经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Kubernetes、微服务、云计算、大数据、自动驾驶、H264、激光雷达、数据管道
成长机会发展前景
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
JD未明确工作方式，但要求能适应快节奏和紧张的项目进度，可能工作强度较大。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
78中等
公司致力于主动安全技术和ADAS，对交通安全有积极贡献，行业前景广阔。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号打造更安全、更智能、更互联的移动出行体验
创新程度积极采用新技术
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