百度自动驾驶云平台研发工程师(OTA方向)（J94266）

-基于亚马逊云或微软云构建自动驾驶OTA（Over-the-Air）云端平台，支持车辆软件升级、数据回传及远程诊断功能的高效管理‌ -设计分布式系统架构，集成自动化部署流程（CI/CD），确保平台支持高并发、低延时的OTA服务，满足车规级安全与稳定性要求‌ -制定OTA云平台架构方案与各数据系统、软件系统、信息安全系统的对接方案，并组织系统对接联调 -负责OTA云端平台的任务运营和管理

1、负责数字化底盘架构车辆动力学核心技术的创新研究，包括但不限于：线控底盘（Brake-by-Wire/Steer-by-Wire）、智能悬架（主动/半主动）、轮毂电机扭矩矢量控制、自动驾驶与动力学协同控制等； 2、探索AI/ML在车辆状态参数估算、动态响应预测与实时控制中的应用（如强化学习控制算法）； 3、研究新型车辆底盘架构（如轮边角模块等）对车辆动力学特性的挑战与解决方案； 4、与自动驾驶、电驱动系统、轻量化材料团队合作，优化整车动态性能（如舒适性、操纵稳定性、能量效率）； 5、构建高精度车辆动力学仿真模型（多体动力学、高保真轮胎模型等），支持数字孪生与SIL/HIL等在环测试； 6、开发基于云平台的动力学参数标定与OTA更新技术； 7、跟踪产业界、学术界前沿技术进展，探索在数字化底盘领域相关车辆动力学相关业务场景上的应用落地路径，持续迭代优化。 【课题名称】数字化底盘动力学研发 【课题内容】本课题聚焦于数字化底盘系统中车辆动力学研发工作，通过构建高保真、多场景适用的数字化底盘汽车动力学特性预测分析模型，完成线控底盘子系统（主动悬架、线控转向、线控制动）的协同控制性能分析，并对线控底盘子系统特性提出技术要求。

1. 负责自动驾驶车端大规模数据的采集及处理，包括多传感器的数据清洗、标签抽取、特征融合等模块的设计与开发； 2. 为自动驾驶数据设计合理的数仓分层结构，构建合规、合理的数据存储体系，实现数据的高效流转与应用； 3. 开发自动驾驶云平台各功能模块，采用微服务架构，全程参与产品开发，提升研发、运营、管理的使用体验； 4. 持续优化数据质量和效率，提供面向算法的各类数据服务/平台，推动数据驱动模型改善和整体自动驾驶能力的提升； 5. 有地图相关经验加分。

1. 负责自动驾驶车端大规模数据的采集及处理，包括多传感器的数据清洗、标签抽取、特征融合等模块的设计与开发； 2. 为自动驾驶数据设计合理的数仓分层结构，构建合规、合理的数据存储体系，实现数据的高效流转与应用； 3. 开发自动驾驶云平台各功能模块，采用微服务架构，全程参与产品开发，提升研发、运营、管理的使用体验； 4. 持续优化数据质量和效率，提供面向算法的各类数据服务/平台，推动数据驱动模型改善和整体自动驾驶能力的提升。