百度自动驾驶AI基础平台-可视化引擎工程师(J84320)
任职要求
基础要求: -计算机科学、软件工程、自动驾驶或相关专业,本科及以上学历,3年以上前端开发经验 -了解AWS核心服务(EC2、S3等)或微软云,了解云原生系统使用 -掌握Kubernetes及容器化技术(Docker、Helm),有大规模集群管理经验 -熟悉至少一种3D可视化引擎(Unreal/Unity/Three.js/WebGL)及前端框架(React.js 为主) -编程能力扎实,熟练掌握js/nodejs,熟悉前端可视化性能调优 自动驾驶领域要求: -了解自动驾驶仿真原理(场景生成、传感器建模、车辆动力学等)。 -了解常见自动驾驶可视化工具
工作职责
-负责自动驾驶仿真平台前端开发 -开发高精度3D可视化仿真引擎,支持传感器数据(LiDAR、Camera、Radar)的动态渲染与实时交互,实现仿真场景的分布式可视化展示。 -Kubernetes(k8s)与云服务管理 -基于K8s搭建容器化仿真服务平台,微服务化架构,实现仿真服务的弹性伸缩、负载均衡与故障恢复 -跨团队协作与技术沉淀 -与算法团队紧密合作,确保仿真环境与自动驾驶感知、规划、控制模块的精准对接。 -主导技术文档编写与开源工具链研究,推动团队技术标准化。
-负责自动驾驶仿真平台前端开发 -开发高精度3D可视化仿真引擎,支持传感器数据(LiDAR、Camera、Radar)的动态渲染与实时交互,实现仿真场景的分布式可视化展示 -Kubernetes(k8s)与云服务管理 -基于K8s搭建容器化仿真服务平台,微服务化架构,实现仿真服务的弹性伸缩、负载均衡与故障恢复 -跨团队协作与技术沉淀 -与算法团队紧密合作,确保仿真环境与自动驾驶感知、规划、控制模块的精准对接 -主导技术文档编写与开源工具链研究,推动团队技术标准化
-基于AWS或微软云服务,搭建数据反馈关键平台,涵盖数据采集、存储、处理、标注、分析及反馈链路 -实现数据闭环自动化,包括触发式数据回传、关键场景挖掘、模型迭代验证等环节 -设计高可用、可扩展的云架构,优化数据存储与计算资源效率 -开发数据质量监控系统,提升数据利用率和算法泛化能力 -负责基于AWS或微软云的自动驾驶仿真平台开发 -负责设计、开发和优化基于AWS云服务的自动驾驶可视化仿真系统架构,支持高并发、低延迟的仿真场景测试 -构建云原生仿真工具链,整合数据管理、场景生成、结果分析等模块,提升仿真效率与可扩展性 -跨团队协作与技术沉淀 -与算法团队紧密合作,确保仿真环境与自动驾驶感知、规划、控制模块的精准对接 -主导技术文档编写与开源工具链研究,推动团队技术标准化

主要职责 1、投身自动驾驶关键AI基础设施构建,参与研发业界一流的数据标注、仿真测试、超算平台、worldsim编辑器等方向 2、 牵头复杂图形界面(2D/3D方向)研发,突破海量数据实时渲染等核心技术难题 3、 负责自动驾驶AI基础设施平台—包括标注工具、仿真环境及数据可视化系统的前端架构设计与实现 4、制定代码管理与模块化开发规范,推进微前端等现代架构落地,保障系统长期可扩展性 5、构建全链路前端性能优化机制(如缓存方案、动态加载、多线程处理等),提升高数据负载场景下的交互体验 6、主导重大技术方案评审与架构决策,推动React技术体系深度应用与工程最佳实践 7、指导并培养中级和高级工程师,助力团队技术成长与项目交付 8、深入参与产品设计与AI算法需求讨论,将复杂业务逻辑转化为可靠、高效的前端解决方案
我们能提供: 1. 前沿技术实践:深度参与自动驾驶+AI大模型数据闭环系统,直接赋能L4级无人驾驶算法迭代 2. 技术栈成长:React+Three.js可视化开发 + Node.js高并发架构 + K8s云原生部署 3. 行业红利:加入万亿级自动驾驶赛道核心数据基建团队 1. 前端开发 - 基于React构建自动驾驶数据生产平台的前端架构 - 开发高精度点云标注、3D场景重建(Three.js)等可视化模块 - 实现大数据量场景下的高性能渲染与交互优化 2. 全栈协作 - 配合Node.js(Koa)/Python后端完成数据管道开发 - 参与大数据的处理与分析,为业务提供数据支持和洞察,推动数据驱动的决策过程。 - 优化现有系统,提升系统的性能、安全性和扩展性。