博世
辅助驾驶数据运营工程师(27届校招)_BCSC
辅助驾驶数据运营工程师(27届校招)_BCSC
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
无锡市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
数据运营
Sql
传感器
数据标注
数据质检
数据运营
数据采集
点云数据
自动驾驶
AI 估算 · 8k–15k
博世校招岗位，无锡地区，数据运营方向，应届生薪酬约8-15k，13-15薪，整体有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位是博世针对2027届毕业生开设的校招岗位，主要参与自动驾驶及辅助驾驶数据生产项目的运营与交付，涉及数据采集、筛选、标注、质检及交付全链路
你将与算法、研发、测试等多团队协作，确保数据质量和项目进度，并推动自动化工具落地
适合对自动驾驶数据业务有浓厚兴趣、细心踏实的应届生，在跨国大平台积累行业经验
最低要求
计算机科学、软件工程、车辆工程、自动化、电子信息、人工智能、数据科学等相关专业本科及以上学历
对自动驾驶、辅助驾驶、人工智能或数据生产运营工作有浓厚兴趣，愿意深入了解自动驾驶数据业务
具备基本的数据分析能力，能够熟练使用Excel、PowerPoint等办公软件
具备较强的逻辑思维、问题分析和学习能力，能够快速理解项目需求、数据标准及复杂业务流程
工作认真细致，具有较强的质量意识、责任意识和执行力，能够及时发现并推动解决数据生产过程中的问题
具备良好的沟通协调能力和团队协作意识，能够与不同职能及不同背景的团队成员有效合作
工作职责
参与自动驾驶及辅助驾驶数据生产项目的运营与交付，覆盖数据采集、数据筛选、数据标注、数据质检及数据交付等完整数据链路
协助开展自动驾驶道路数据采集工作，包括采集任务准备、采集路线规划、采集设备及车辆状态确认、数据上传与完整性检查等
根据项目需求及数据筛选规则，对采集数据进行分类、筛选和整理，识别符合算法开发及测试要求的有效数据
参与图像、视频、点云等自动驾驶数据的标注生产管理，协助完成标注规则理解、任务配置、进度跟踪及标注结果检查
按照项目质量标准开展数据质检工作，识别数据缺失、标注错误及规则理解偏差等问题，并推动问题分析与闭环解决
协助跟踪项目的交付进度、数据质量、生产效率及成本情况，及时识别项目风险并支持制定改善措施
参与数据运营流程、作业规范和质量标准的持续优化，协助推进自动化工具及AI工具在数据生产环节中的应用
负责项目数据、交付记录及相关文档的整理和维护，协助输出项目进展、质量及运营分析报告
与算法、研发、测试、项目管理及数据生产团队保持沟通协作，支持数据需求澄清、问题反馈及项目交付
优先资格
优秀应届毕业生优先
了解摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等常见车载传感器，了解图像、视频或点云数据者优先
掌握Python、SQL或其他数据处理工具者优先
具备良好的英文阅读和书面表达能力，能够阅读英文技术资料及项目文档者优先
有自动驾驶数据采集、数据标注、数据质检、数据分析或相关项目实践经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处自动驾驶核心赛道，博世是行业巨头，平台大，项目积累丰富，对职业发展有背书
- 涉及完整数据链路，能全面学习数据运营体系，技能覆盖面广
- 团队协作与跨部门沟通多，锻炼综合能力，且有机会接触AI工具应用
- 公司福利完善，工作稳定，无锡生活成本相对低，宜居
- 作为校招岗位，初期成长曲线平缓，薪资涨幅有限，需长期积累
- 适合对自动驾驶感兴趣、细心踏实、喜欢数据管理和流程优化的应届生，尤其适合希望在大平台稳定发展并逐步深入了解行业的人
缺点 / 挑战
- 数据运营工作可能较为基础、重复，需要耐心和细致，不适合追求快速突破的人
- 需要与多方沟通，协调成本高，工作压力可能来自交付节点和质量要求
角色解读
- 在自动驾驶数据领域积累专业经验，可向数据运营专家或数据生产管理方向发展
- 向算法或研发方向转型，凭借对数据链路的理解，可转向自动驾驶算法开发或测试
- 在博世这样的跨国巨头，可参与全球项目，获得国际化成长机会，晋升路径清晰
- 参与自动驾驶数据生产全流程运营，包括数据采集、筛选、标注、质检与交付，确保项目按时高质量完成
- 协助规划采集路线、确认设备状态，对采集数据分类筛选，识别有效数据供算法使用
- 管理标注生产，跟踪进度与质量，检查标注结果，推动问题闭环解决
- 优化数据运营流程，探索自动化工具和AI工具应用，提升生产效率与降低成本
- 熟悉车载传感器（摄像头、毫米波雷达、激光雷达等）及图像/视频/点云数据格式
- 掌握数据分析工具（Excel、Python、SQL），具备数据清洗与处理能力
- 具备较强的逻辑思维与问题分析能力，能快速理解复杂业务流程与数据标准
- 具备良好的沟通协作能力与质量意识，能跨团队推动问题解决
申请策略
- 在简历和面试中明确表达对自动驾驶行业的热情，并展示对博世及该岗位的理解
- 可关注博世校招流程，提前准备英文面试可能问题，因为公司是外企
- 突出与数据相关的项目经验，如数据采集、标注、质检、数据分析的实习或课程设计
- 强调掌握的工具技能，Python、SQL、Excel等，可附上具体应用案例
- 展示对汽车传感器的了解，提到摄像头、雷达、点云等
- 体现沟通协作能力，如有跨团队合作或组织活动经历
- 提前学习Python数据处理（pandas）和SQL查询，熟悉数据清洗与分析基础
- 了解自动驾驶数据链路的基本概念，如数据标注工具、点云格式（如PCD、bin），可自学相关知识
面试指南
- 针对行为问题，可以用STAR法则（Situation, Task, Action, Result）来结构化回答
- 针对技术问题，先阐述概念，再举例说明，最后总结要点
- 针对动机问题，结合个人经历和岗位特点，表达热情与匹配度
- 你对自动驾驶数据运营的理解是什么？为什么选择这个岗位？
- 请描述一次你处理大量数据的经历，如何保证质量？
- 如何理解数据标注中的质量问题？你会如何检查标注结果？
- 你了解哪些车载传感器？它们各自有什么特点？
- 遇到一个项目交付延期风险，你会如何沟通与协调？
职位点评
73
综合评分
自动驾驶前沿赛道，大平台，薪资未披露，WLB信号不明，现场办公。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合重视行业前景和社会价值，希望在自动驾驶领域长期发展，能接受一定不确定性并愿意在现场工作的求职者。
表现最好
使命价值
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展80
工作生活60
使命价值85
薪资福利
70中等
博世作为跨国巨头，薪酬福利体系完善，但JD未提及具体薪资和福利，补偿性有一定保障但可见度低。
薪资信号未披露（AI估算：8K-15K/月）
成长发展
80较高
自动驾驶属于前沿领域，数据运营涉及多种技术工具，学习曲线陡峭，但JD未明确晋升路径，成长主要靠项目积累。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈自动驾驶、Python、SQL、传感器、点云数据
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及工作方式、加班情况或办公地点细节，默认现场办公，WLB信息不明确。
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
85较高
自动驾驶行业高速增长，具有提升交通安全的社会价值，公司使命强调改善生活质量，意义感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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