数据环路（闭环）架构师

该职位来源于猎聘 角色概述 中国正迅速从基于规则的逻辑转向完全数据驱动的端到端（E2E）重型车辆自动驾驶范式。我们正在寻找一位有远见的数据 环路架构师 ，负责设计和扩展我们的车到云基础设施。您将拥有xxxx中国“数据引擎”的架构——负责智能数据摄取、自动化MLOps训练和生成仿真循环，同时确保中国市场严格的数据合规。 主要职责 1.车辆到云数据导入： 设计低延迟数据流水线和边缘“影子模式”触发器，自动捕获并回传测试车队中的关键脱离数据和长尾转角数据。 2.云数据工厂： 利用基础模型构建高度自动化的数据处理流水线，支持4D重建和自然语言场景标记，构建可搜索场景银行。 3.自动化MLOps： 建立全自动训练循环，在新数据进入系统后无缝触发数据补充、模型微调和回归测试。 4.仿真与验证： 构建真实驾驶数据与生成式AI世界模型之间的桥梁，实现闭环、被动模拟测试。 5.数据主权与合规： 确保所有数据收集、处理和存储工作流程严格遵守中国汽车数据安全法规和测量法规。 要求 1.教育背景： 计算机科学、数据工程、机器人或相关领域的硕士或同等学历。 2.经验： 在自动驾驶工程、MLOps或大规模云数据架构领域拥有5+年经验。 3.数据与人工智能技术栈： 拥有经过验证的大数据工具（Kafka、Spark、Flink）、深度学习框架（PyTorch）和MLOps流水线（Kubeflow、MLflow）的实践经验。 4.汽车专业知识： 对现代车辆E/E架构、汽车以太网和CAN数据记录协议有扎实的理解。 5.市场与语言：对中国数据合规法规有深入了解。具备英语和普通话专业流利度，有效连接xxxx中国与瑞典全球总部。 优先资格 1.展示从最初概念到大规模生产（SOP）的数据环路或影子模式系统启动经验。 2.熟悉商用车辆动力学及特定重型卡车使用场景。