滴滴后端工程师 - 自动驾驶工具链与AI Agent方向(J251209002)
任职要求
1. 5年左右后端方向工作经验 2. 有互…
工作职责
【后端工程师 - 自动驾驶工具链与AI Agent方向】 我们正在寻找一位对自动驾驶技术与云原生架构充满热情的后端工程师。如果你渴望参与构建下一代自动驾驶研发工具链，推动AI Agent在仿真与可视化平台中的落地，并与顶尖团队共同探索自动驾驶的未来基础设施，那么这里正是你发挥才华的舞台。 你将负责： 构建和迭代自动驾驶研发工具链的核心服务，为算法、仿真、数据等团队提供高效、稳定、可扩展的基础设施支持； 深入参与云原生技术栈在自动驾驶系统中的落地，推动系统向容器化、服务化、自动化方向演进； 探索AI Agent在工具链与仿真系统中的创新应用，提升研发流程的自动化与智能化水平。 我们希望你具备： 计算机或相关专业本科及以上学历，具备扎实的编程与系统设计基础； 熟练掌握至少一门后端开发语言（Go/Python/C++等），具备良好的数据结构和算法能力； 深入理解Linux系统、网络协议（TCP/IP/HTTP）及高性能服务开发； 熟悉常见数据库（SQL/NoSQL）的使用与优化，具备阅读和借鉴优秀开源项目的能力； 具备强烈的自驱力、学习能力和技术热情，能主动推动项目进展与系统优化； 良好的团队沟通与协作意识，能与跨职能团队高效配合。 具备以下经验者优先： 熟悉ROS系统，有机器人或自动驾驶相关系统开发经验； 有云原生、大数据平台、分布式系统开发经验，熟悉K8s、Docker及相关生态； 有自动驾驶仿真系统、AI Agent应用开发或工具链建设经验。 我们为你提供： 参与行业前沿技术落地的机会，与自动驾驶领域顶尖专家共同成长； 浓厚的技术氛围与持续的创新环境，支持你在云原生与AI方向深入探索； 有竞争力的薪酬待遇和全面的福利体系。 如果你对自动驾驶、云原生与AI Agent的结合充满好奇与热情，欢迎加入我们，一起构建更智能的驾驶未来！
-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
关于数据团队 数据组的是打通自动驾驶数据闭环道路包括数据采集、数据上传、数据平台搭建；数据索引、数据挖掘、数据标注、模型训练等多个方面，打造一个完整的闭环，加快自动驾驶算法的迭代速度。同时，数据组也开发了多个数据分析和处理的工具链，全方位打造企业级的大数据平台 岗位职责 你将与团队一起，在完善数据团队大数据平台的同时，基于AI和大语言模型能力搭建和集成智能的数据挖掘/发现系统，优化自动驾驶数据与算法闭环，加速自动驾驶在全球的大规模落地。
1.负责 AI 标注平台核心能力的开发与持续优化与项目交付，构建支撑自动驾驶、语音、图像、文本等多模态数据标注的基础服务平台； 2.参与标注生产工具链的效能提升，平台性能调优、稳定性保障及高可用架构演进； 3.深度参与面向 AI 训练的数据标注平台建设，推动产品功能迭代与体验升级，打造行业智能标注解决方案； 4.在“All in AI”背景下，深入 AI 一线生产流程，探索大模型（LLM）与标注业务融合的创新场景，驱动业务提效与技术突破。
1.负责 AI 标注平台核心能力的开发与持续优化与项目交付，构建支撑自动驾驶、语音、图像、文本等多模态数据标注的基础服务平台； 2.参与标注生产工具链的效能提升，平台性能调优、稳定性保障及高可用架构演进； 3.深度参与面向 AI 训练的数据标注平台建设，推动产品功能迭代与体验升级，打造行业智能标注解决方案； 4.在“All in AI”背景下，深入 AI 一线生产流程，探索大模型（LLM）与标注业务融合的创新场景，驱动业务提效与技术突破。