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、负责数字底盘动力学核心技术的创新研究，包括但不限于：线控转向、智能悬架、分布式驱动、智能轮胎等技术领域； 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； 5、构建高精度车辆动力学仿真模型，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，探索数字化底盘领域相关的技术应用落地路径，持续迭代优化。 【课题名称】数字化底盘动力学开发 【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。

我们正在寻找一位对智能驾驶充满热情、对数据敏感的工程师。您将成为我们数据驱动研发体系的核心成员，负责构建和优化从车端数据采集到价值挖掘的完整链路。您的工作将直接提升智能驾驶系统的感知、决策和控制性能，是实现技术突破的关键一环。 核心职责： 1. 车端数据触发与采集： · 设计与开发基于特定场景（如Corner Case、接管、模型不确定性高）的智能数据触发策略； · 负责车端数据采集模块的开发与优化，确保数据的高效、可靠上传； · 定义和规范车端数据的格式、质量和合规性标准。 2. 数据回传与分析： · 参与构建和管理车云数据传输 pipeline，确保数据的完整性和时效性； · 对回传的海量数据进行初步分析、清洗和标注管理，为模型训练准备高质量数据集； · 利用数据分析工具，定位系统缺陷，挖掘影响智驾性能的关键场景。 3. 闭环工具链与平台支持： · 与数据平台和算法团队紧密合作，参与开发数据闭环相关的工具链和平台； · 优化数据检索、场景切片、仿真回灌等流程，提升算法迭代效率； · 负责车端软件OTA与数据闭环任务的联动，确保新模型能有效验证并部署。 4. 场景挖掘与仿真测试： · 基于真实路采数据，挖掘、构建和泛化高价值的测试场景库； · 将关键场景应用于仿真测试，快速验证算法修复和优化效果。