日本自动驾驶方向技术职位急招(提供工签)

    JConnect卓客智集は、日本在住の優秀な中国人技術者やビジネスエリート向けに、中高ポジションのマッチングサービスを専門的に提供しています。AI、クラウドテクノロジー、ペイメントテクノロジー、スマートハードウェア、健康、越境EC、製造業などのコア分野を重点的にカバー。精密な人材プロファイリングと業界ネットワークを活用し、中国から日本進出する企業の効率的な採用を支援。候補者にはキャリア相談や異文化適応サポートを提供し、双方向の価値創造を実現します。

    JConnect specializes in providing mid-to-high-level job matching services for outstanding Chinese technical talents and business professionals in Japan, with a focus on key industries including AI, Cloud technology, Payment Technology, Smart hardware, Healthcare, Cross-border e-commerce and Manufacturing. By leveraging precise talent profiling and industry resource networks, we assist Chinese companies expanding into Japan with efficient recruitment. We offer career development consulting and cross-cultural adaptation support to candidates, creating a two-way value bridge between employers and professionals.

    JConnect卓客智集专注于为日本优秀华人技术人才和商务资深人才提供中高端岗位匹配服务，行业覆盖AI、云技术、支付技术、智能硬件、健康、跨境电商、制造业等核心领域。通过精准人才画像和行业资源网络，助力中国企业出海日本高效招募，为候选人提供职业发展咨询与跨文化适应支持，打造双向价值桥梁。

职位名称：自动驾驶数据闭环后端工程师

base地：日本（可办理签证）

主要职责：

- 负责自动驾驶数据闭环平台的后端建设，包括传感器数据接入、场景挖掘、数据集管理、数据评测及相关服务开发。

- 搭建大规模传感器数据处理与云端仿真基础设施，涵盖任务调度、场景库管理、仿真结果评估等，实现从路测数据到模型迭代的自动化闭环。

- 建设数据存储、版本管理、数据血缘及质量治理体系，为算法团队提供场景检索、数据集发布等服务，提升训练数据产出效率。

任职要求：

- 计算机或相关专业本科及以上学历，3年以上后端开发经验；有数据平台或自动驾驶数据闭环系统经验者优先。

- 熟练掌握Python、Go或Java，具备良好的系统设计能力；有Spark、Ray、Flink等分布式计算框架实战经验。

- 熟悉数据版本管理或Lakehouse架构（如Iceberg、Hudi、Delta Lake）及工作流编排工具（如Airflow、Dagster、Argo）；理解自动驾驶数据闭环流程并能与算法团队高效协作。

职位名称：软件开发工程师（自动驾驶系统）

base地：日本（可办理签证）

主要职责：

• 参与自动驾驶系统及下一代车辆架构的设计，负责软硬件接口、硬件状态管理和车载网络通信相关的软件服务开发。

• 开发系统初始化、外设管理、冷启动可靠性等自动化框架，并维护硬件抽象层（HAL），支持不同硬件平台适配。

• 分析系统日志及传感器数据链路，开发监控和可靠性工具，保障自动驾驶系统的运行稳定性及硬件健康状态。

任职要求：

• 软件工程、电子、电气或相关专业背景，具备C、C++或Python开发经验，有嵌入式或系统集成开发经验。

• 熟悉Linux系统、网络工具及Shell脚本，了解以太网、CAN等汽车通信协议。

• 具备良好的技术文档撰写和团队协作能力；可使用中、日、英三种语言中的至少两种进行工作沟通。

职位名称：感知算法工程师（世界模型World Model）

base地：日本（可办理签证）

主要职责：

• 负责自动驾驶世界模型、基础模型及多模态 BEV 感知算法研发，覆盖场景表征、时序建模、多模态融合及感知预测等方向。

• 利用大规模真实道路数据（摄像头、激光雷达、毫米波雷达及车辆状态信号）进行模型架构设计、训练、调试和持续迭代。

• 建设感知模型评测体系，分析复杂及长尾场景下的模型失效案例，推动数据集优化、模型性能提升及工程落地。

任职要求：

• 具备世界模型、基础模型、多模态 BEV 感知、大规模表征学习、生成式模型或端到端自动驾驶模型中至少一个方向的实战经验。

• 有基于大规模真实道路或量产数据进行模型开发的经验，熟练使用 Python 或 C++，能够独立完成训练流程调试及工程集成支持。

• 熟悉 BEV 感知、多模态融合、时序建模、3D检测、跟踪、Occupancy 或场景级表征学习等自动驾驶感知技术；能够通过数据、指标和失效案例分析模型表现。