自动驾驶仿真平台架构师核心技能及成长路径
自动驾驶数据仿真平台架构师核心是设计并落地支撑自动驾驶算法快速迭代的高保真、高可用、可扩展仿真体系，统筹数据闭环、场景建模、仿真验证与平台工程化，确保虚拟环境与真实世界高度一致，同时平衡技术前沿性与工程可交付性。以下从多维度展开具体工作内容：
平台整体架构设计与技术规划
负责自动驾驶数据仿真平台的顶层架构设计，涵盖数据链路、仿真核心、闭环验证、算力调度等模块，制定技术路线图，确保架构具备可扩展性、兼容性和长期可维护性，适配L2-L4不同级别自动驾驶研发需求。
设计云原生架构，集成Kubernetes、分布式存储、容器编排等技术，搭建支持海量数据并行处理与大规模仿真任务并发执行的基础架构，保障平台7x24小时稳定高效运行，优化算力资源分配与利用率。
调研CARLA、AirSim、51Sim等主流仿真工具链及特斯拉数据引擎等闭环框架，结合业务需求进行技术选型与整合，平衡前沿技术与工程落地成本，推动平台技术持续迭代。
数据闭环体系构建与优化
主导数据全流程闭环架构设计，覆盖数据采集、清洗、场景挖掘、标注、模型训练、仿真测试及结果回灌等环节，搭建自动化数据流水线，实现数据驱动的算法迭代。
设计高价值场景数据挖掘策略，利用机器学习算法筛选极端天气、复杂交通交互等长尾场景数据，构建数据质量评估体系，保障仿真数据的多样性、准确性与有效性，提升模型泛化能力。
探索生成式AI、世界模型等技术在数据生成中的应用，增强数据多样性，解决真实数据稀缺问题，支撑自动驾驶算法的强化学习训练与鲁棒性验证。
高保真仿真环境与场景构建
主导多传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）仿真架构设计，实现传感器数据的时空同步与高精度模拟，保证仿真数据与真实传感器数据的一致性，支撑感知算法的精准验证。
负责静态场景（高精地图、道路设施等）与动态场景（车辆、行人、交通流等）的高精度建模与生成算法架构设计，结合NeRF、3D高斯溅射等技术提升场景还原度，构建丰富的虚拟场景库。
搭建软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）等多类型仿真测试环境，支持感知、预测、规划等核心算法模块的全栈闭环验证，确保仿真结果与真实道路表现高度一致。
仿真核心模块开发与验证框架设计
设计感知、预测、规划等核心模块在仿真环境中的验证框架，制定仿真测试标准与评价指标，实现算法性能的自动化评估，为算法优化提供数据支撑。
开发场景生成与泛化工具，支持参数化场景配置、随机场景生成及场景变异，覆盖各类复杂驾驶工况，提升仿真测试覆盖率，助力发现算法潜在缺陷。
解决多模块协同仿真中的数据交互、时序同步等关键技术问题，优化仿真系统的实时性与准确性，保障端到端自动驾驶算法在仿真环境中高效迭代。
跨团队协作与技术推动
与感知、预测、规划、测试、数据平台等团队紧密协作，深入理解业务需求，确保仿真架构设计契合研发节奏，提供定制化仿真解决方案，支撑不同阶段的研发任务。
推动仿真平台与自动驾驶研发体系的协同集成，打通仿真数据与实车测试数据的关联通道，实现仿真与实车测试结果的相互校验与补充，加速技术落地进程。
开展技术培训与知识分享，提升团队整体技术水平，主导技术难题攻关，在架构设计中平衡创新与工程可交付性，推动平台持续优化升级。
性能监控与平台运维优化
建立平台性能监控体系，实时跟踪仿真任务执行效率、数据处理速度、资源占用等指标，及时发现并解决平台运行中的稳定性、效率瓶颈等问题。
持续优化平台的算力消耗、存储成本等，提升资源利用效率，降低研发成本，同时保障平台的安全性与数据隐私保护，符合行业规范与相关法规要求。
工作描述
1.云端数据闭环系统架构设计-主导自动驾驶云端数据闭环平台的架构设计与开发，涵盖数据采集、清洗、场景挖掘、标注、模型训练、仿真测试及结果回灌全流程，支持端到端自动驾驶系统的迭代优化。-设计高扩展性云原生架构，集成Kubernetes、分布式存储及算力调度方案，满足海量数据的高效处理需求。2.仿真平台开发与场景构建-搭建高保真自动驾驶仿真平台，支持虚拟场景库构建、场景泛化、传感器仿真及动态交通流模拟，实现软件在环（SIL）和硬件在环（HIL）的闭环测试。-探索世界模型（World Model）与端到端系统的协同 ，利用生成式预训练大模型增强数据多样性，提升模型对未知场景的推理能力3.数据驱动闭环优化-设计数据挖掘策略与自动化标注流水线，筛选高价值场景数据，驱动算法迭代。-构建数据质量评估体系，确保闭环数据覆盖长尾场景（如极端天气、复杂交互），提升仿真测试覆盖率与模型泛化能力。
职位要求
-5年以上自动驾驶或机器人系统架构经验，主导过云端数据平台或仿真系统开发，有端到端自动驾驶项目落地经验者优。-精通云原生技术（Kubernetes、Docker、Hadoop/Spark），熟悉Python/Go/C++开发，具备大型分布式系统设计经验。-熟悉自动驾驶仿真工具链（如CARLA、AirSim、51Sim）及数据闭环框架（如Tesla Data Engine、Waymo Open Dataset）。-具备跨团队协作能力，能协调算法、工程、测试团队推动复杂项目落地；对数据驱动闭环技术有深刻理解，能提出创新性解决方案。
其他要求
学历：本科及以上
招聘人数：若干
