百度自动驾驶资深数据开发工程师(J94281)
任职要求
-计算机相关专业,本科及以上学历,5年及以上工作经验,有数据开发技术leader经验优先 -熟练掌握Python、C++、Shell、Go等至少一种编程语言,熟悉主流Python服务框架或GO服务框架 -熟练运用容器化技术(如Docker、Kubernetes),对云计算平台的资源管理与调配有实际操作经验 -熟练Mysq…
工作职责
-负责优化设计自动驾驶数据流水线,构建高可用、易扩展、低延迟的服务架构 -负责自动驾驶模型迭代相关的数据仓库、数据处理等方向的技术规划与开发工作 -负责设计开发用户端SDK、API支持自动驾驶数据高效、稳定、高并发低时延地读写 -负责设计及实现合理的数据生命周期管理策略,保证满足业务数据需求和存储成本控制需求
1.深挖数据价值,构建和维护车端信号数据仓库体系和数据指标体系,为算法和数据闭环提供框架支持; 2.参与构建批流统一的数据分析平台,支持百亿级自动驾驶感知和全栈数据的快速定位和分析; 3.参与平台架构规划,负责前沿技术的跟踪研究,工具链的选型测试,解决、攻克数据平台的核心技术难题; 4.建立监控和反馈指标,持续优化改进产品的架构及性能,保证PB级数仓的数据质量和平台稳定性。
1、自动驾驶时空数据模块开发 :参与自动驾驶车辆时空数据模块的架构设计辅助工作,根据项目需求和技术规划,学习并协助制定合理的时空数据数据结构、存储方式和处理流程。在资深工程师的指导下,运用 C++ 等编程语言编写高质量代码,实现时空数据数据模块各种需求支撑小鹏汽车自动驾驶功能保持业界超一流水平,助力保障时空数据模块在自动驾驶车端有限硬件资源下稳定运行。 2、模块集成与测试支持 :协助与自动驾驶系统其他模块(如感知、规划、控制等)集成,确保时空数据模块与其他模块间数据交互和协同工作顺畅。在指导下制定测试计划和用例,使用 C++、Python、Shell 开发自动化测试工具,对时空数据模块进行全面测试和验证,涵盖功能测试、性能测试、稳定性测试等,及时发现并记录潜在问题。 3、持续优化与改进参与 :依据实际测试和应用反馈,参与车端时空数据模块的持续优化改进工作,提升时空数据处理效率、更新速度和数据质量。关注行业最新技术和发展趋势,学习新算法和方法,为自动驾驶时空数据技术创新升级贡献力量。4、培养计划:配备资深导师1v1指导;参与完整项目开发全流程;提供专业技术实践培训体系。
团队介绍: 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商,高德地图日均服务数亿用户出行决策,每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM,AI Agent等核心技术,持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕,更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门,我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心,推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页:https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们? 挑战世界级技术难题,追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师,加入我们的研发团队。您将专注于多模态理解与生成,推动其在高德扫街榜等热门应用中落地,为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责: 1、多模态大模型研发:开发业界领先的图文多模态大模型,实现高质量场景理解和内容生成; 2、模型优化与性能提升:优化多模态模型的推理速度和计算效率,支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术(包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等); 3、业务场景落地:将多模态技术应用于扫街榜等实际业务场景,与产品、工程团队合作,推动技术从研发到上线的全流程落地; 4、前沿技术探索:持续跟踪生成式AI、跨模态对齐、思维链、强化学习、多模态交互等最新技术趋势,提出创新性解决方案。
我们正在寻找在具身智能VLA(视觉-语言-动作)、空间计算(重建、SLAM等)及强化学习领域有深厚积累的算法同学,加入高德地图视觉技术中心。你将参与构建下一代地图中的感知、理解与决策系统,推动具身导航、AR/VR、场景建模等前沿技术的研发与落地。 如果你热衷于用AI改变人们出行方式,渴望在真实世界大规模数据上验证算法能力,欢迎加入我们! 岗位职责: ● 负责视觉语言动作(VLA)的具身智能模型和视觉语言模型(VLM)的研发,提升具身agent的空间理解和行动决策能力; ● 推进空间计算相关技术(如SLAM、三维重建、点云处理、姿态估计等)在下一代地图、虚拟现实等场景的应用; ● 探索强化学习在多模态大模型的后训练中的应用,提升具身/空间智能的能力天花板; ● 跟踪国际前沿技术发展,持续推动技术创新,并落实到实际应用中; ● 与工程团队紧密协作,完成从算法研发到系统部署的全流程闭环。