小鹏汽车【26校招】大数据开发工程师
任职要求
必需项： - 掌握SQL与至少一种编程语言（Python/Java/Scala）； - 理解数据库基本原理（索引/事务/数据分区）； - 熟悉Linux开发环境与脚本编写； - 理解机器学习基本概念（监督学习/表征学习/评估指标）。 加分项： - 了解Hadoop生态，包括Hadoop、Hive、Spark、ES、Kafka、Doris、Flink等； - 有数据仓库建模或ETL开发项目经验…
工作职责
1. 自动驾驶数据建模 - 设计多源异构数据的数仓分层模型（ODS/DWD/DWS/ADS），支撑感知、预测等算法训练； - 设计支持相似性检索的数仓分层（ADS层集成VectorDB特性）； - 构建数据血缘与元数据管理体系，保障数据可追溯性； - 构建多模态数据的统一向量化标准（图像/点云/文本的Embedding规范）。 2. 大规模数据处理开发 - 开发高可靠ETL流程，处理车载传感器原始数据（摄像头/LiDAR/GPS等）； - 基于Spark/Flink优化数据清洗、转换、聚合任务，提升云端处理效能； - 开发多模态Embedding流水线（CV/NLP模型的分布式特征提取）； - 基于VLM（视觉语言模型）自动生成数据标签（替代人工标注）； - 构建驾驶场景语义索引系统（支持“极端天气”“危险变道”等语义检索）。 3. 分析平台建设 - 搭建数据湖仓一体架构（Paimon/Iceberg + Doris/StarRocks）； - 搭建海量特征向量数据库（Milvus/Pinecone/自研引擎）； - 开发BI可视化看板，监控数据质量及自动驾驶关键指标（生产折损率，感知准确率、干预率等）； - 开发多模态检索接口（如根据文本描述搜索关联驾驶场景视频）。 4. 效率优化 - 持续优化数据存储成本与计算性能（分区策略/压缩算法/计算资源调度）； - 探索弹性伸缩，流批一体，存算分离等架构在实时数据处理场景的应用。
1、参与数据需求的分析，开发及交付工作，协助客户优化业务，提升效率，驱动增长； 2、参与公司统一数仓平台的模型设计， 研发及优化工作，助力企业数据价值挖掘与数据资产变现； 3、落实公司数据治理的相关流程与规范要求，为平台数据产出及时性、准确性、一致性提供支持与保障。
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