博世
数据闭环算法开发_BCSC
数据闭环算法开发_BCSC
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
计算机视觉工程
Camera
Dds
Lidar
Ros2
大模型
数据闭环
自动驾驶
AI 估算 · 25k–40k
自动驾驶数据岗位市场需求大，技能要求高，博世为跨国巨头，薪资有竞争力，参考上海同级别岗位。
职位详情
关于这个职位
该职位负责自动驾驶数据闭环体系的搭建与落地，包括处理亿级传感器数据、开发云端数据处理pipeline、构建规则与大模型双驱动的数据挖掘产线，支撑算法团队高效训练和采样
适合有自动驾驶数据体系经验、精通Python和C++、熟悉传感器数据处理和ROS2的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化、电子信息等理工科专业
年及以上自动驾驶数据体系相关经验，有大厂/独角兽企业数据工厂搭建、量产项目经验者优先
精通Python、C++，熟悉Linux操作系统（常用指令、Shell脚本），具备良好编程习惯（代码注释、Git版本管理、CI/CD流程）
掌握常见主流传感器数据处理：LiDAR（点云去噪/拼接/动静态补偿）、Camera（畸变校正/图像融合）等，精通H264/H265/YUV/MJPEG等编解码方式，有定制数据格式经验（如自定义传感器数据封装格式、私有标注格式）者加分
熟悉自动驾驶中间件：ROS2（节点通信、Msq/Srv定义、参数服务器配置）、DDS(QoS策略优化）
具备强问题解决能力，能快速定位数据处理、工具链运行中的技术故障
工作职责
数据闭环体系搭建与落地：负责自动驾驶算法业务全链路数据闭环体系设计与搭建，日均处理亿级传感器原始数据及标注数据，保障数据从采集、处理到模型训练、评测的端到端流转，支撑感知、决策规划等端到端模型的高效训练和数据采样
数据闭环工具链研发：①云端数据处理pipeline开发：针对标注数据、场景数据，设计并落地数据清洗（去噪、去重、异常过滤)、解析、切片、抽帧、送标（对接标注平台）的全流程自动化pipeline
②优化pipeline吞吐量与延迟，目标支撑日均10万+场景数据处理，服务算法团队数据生产需求
③推动工具链部署落地，解决线上运行故障（如数据阻塞、接口兼容问题)，保障工具链可用性
高价值场景数据挖掘体系建设：①搭建“规则+大模型”双驱动的数据挖掘产线：针对规则挖掘，设计接入多种传感器、定位、感知、底盘、车身信号并优化规则策略
针对大模型挖掘任务，完成数据方案制定、模型微调、loss优化、模型评测等
②与算法团队协作迭代挖掘策略，提升 corner case 召回率
优先资格
有大厂/独角兽企业数据工厂搭建、量产项目经验者优先
有定制数据格式经验者加分
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 博世作为行业巨头，平台稳定，资源丰富，职业发展路径清晰
- 涉及大模型、数据挖掘等前沿技术，技能成长快，市场价值高
- 需处理海量数据，工作强度较大，对问题解决能力要求高
- 技术栈涉及多个领域（传感器、中间件、云平台），学习曲线陡峭
- 自动驾驶行业竞争激烈，需持续跟进最新技术发展
- 适合有自动驾驶数据或相关经验、热爱技术、乐于解决复杂问题、希望在自动驾驶领域深耕的工程师
缺点 / 挑战
- 参与自动驾驶核心技术，处理亿级数据，技术挑战大，积累宝贵实战经验
角色解读
- 在数据闭环领域深耕，成为自动驾驶数据平台架构师或技术专家
- 转向算法或系统架构方向，积累端到端自动驾驶系统经验
- 在博世这样的大企业可晋升为技术管理岗位，带领数据团队
- 设计并搭建自动驾驶数据闭环体系，处理每日亿级传感器数据，支持算法模型训练与评测
- 开发云端数据处理pipeline，包括数据清洗、解析、切片、抽帧等自动化流程，并优化性能
- 构建规则与大模型双驱动的数据挖掘产线，提升高价值场景数据的召回率
- 与算法团队协作，不断迭代数据挖掘策略，解决线上工具链故障
- 精通Python和C++，熟悉Linux开发环境及编程规范
- 掌握LiDAR点云处理和Camera图像处理，精通视频编解码
- 熟悉ROS2和DDS等自动驾驶中间件
- 具备强的故障排查和问题解决能力
申请策略
- 了解博世在自动驾驶领域的布局，特别是数据闭环方向的技术方案
- 面试时准备一个完整的数据处理pipeline设计案例，展示系统思维
- 突出自动驾驶数据闭环或数据工厂搭建的具体项目经验，量化数据处理规模
- 强调Python/C++编程能力，以及ROS2、DDS、视频编解码等专业技能
- 展示解决线上故障、优化pipeline性能的实际案例
- 如果有大模型或数据挖掘经历，重点描述
- 深入学习ROS2和DDS，熟悉QoS配置
- 补充大模型微调、loss优化等知识，了解常见数据挖掘策略
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出关键决策和量化成果
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合项目案例说明具体实施方法
- 遇到故障解决类问题，展示系统性的排查思路：从现象到可能原因，再到逐项验证和修复
- 请描述你之前搭建数据闭环系统的经历，包括架构设计和遇到的挑战
- 如何处理点云去噪和动态补偿？有实际项目经验吗？
- 如何设计一个高吞吐量的数据处理pipeline？如何优化延迟？
- 你对大模型在数据挖掘中的应用有什么理解？如何提升corner case召回率？
- 当线上数据阻塞时，你会如何排查和解决？
职位点评
70
综合评分
自动驾驶数据闭环岗位，前沿技术栈，高成长性，但工作强度可能较大，WLB一般。
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
最适合重视技术成长和职业发展的求职者，不适合追求生活工作平衡的候选人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
70中等
薪资水平在上海市场有竞争力，博世福利完善，但JD未明确薪资数字，需面议。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展
85较高
技术栈前沿，涉及自动驾驶、大模型、大数据等，成长空间大；JD未明确提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Linux、ROS2、DDS、LiDAR、Camera、大模型、数据闭环
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工时或WLB，自动驾驶行业通常工作强度较大。
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，对社会交通智能化有积极贡献，但具体使命信号未在JD中强调。
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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