主分类：后端与业务系统研发
辅助：音视频与实时通信研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "自动驾驶系统开发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "软硬件服务-无人车业务部",
"location": "北京市",
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"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"degree": "大学本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 负责自动驾驶小货车云控系统的整体架构设计与核心模块开发。\n2. 构建云端遥控指令链路，覆盖转向、制动、油门、灯光、鸣笛等底层车辆控制指令的可靠下发与执行反馈闭环。\n3. 开发远程控制终端，集成多路视频流（前视/后视/环视）、车辆状态信息、操控外设（方向盘/踏板/手柄）等多模态人机交互能力。\n4. 支持单操作员多车（1:N） 遥控调度模式，实现高效的人工介入与车队管理。\n5. 开发遥控系统端到端延迟监控与质量评估体系，建立延迟基线与告警机制。\n6. 针对高丢包、高时延、带宽受限、信号抖动等复杂网络场景，设计通信自适应策略。\n7. 开发多链路聚合与动态切换机制（4G/5G/WiFi等），实现网络链路的实时质量评估与无缝切换，保障遥控指令连续性。\n8. 研究并实现时延补偿算法（如 Smith Predictor、卡尔曼预测等），在高延迟场景（200ms+）下维持遥控操作的安全性与可控性。\n9. 开发视频流自适应编码传输策略，基于 WebRTC / SRT / QUIC 等协议，在带宽受限条件下优先保障关键感知信息传输质量（分辨率/帧率动态调节）。\n10. 构建弱网分级响应机制，根据实时网络质量（RTT、丢包率、可用带宽）动态切换遥控模式。\n设计并实现多源控制指令仲裁框架，处理云端遥控指令与车端自动驾驶决策之间的冲突。",
"requirements_text": "1. 大学本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业。 \n2. 3年以上软件开发经验，具备分布式系统或云平台开发背景。 \n3. 熟练掌握C++/Python/Go中至少一种语言，熟悉微服务架构与容器化技术。 \n4. 有自动驾驶、车联网或大规模实时系统开发经验者优先。",
"skills": [AI生成
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"preferred_qualifications": "4. 有自动驾驶、车联网或大规模实时系统开发经验者优先",
"job_highlights": "1. 参与前沿自动驾驶技术落地，推动智能交通发展。 \n2. 技术挑战性强，成长空间大，与团队共同协作成长。 \n3. 工作地点位于北京，提供具有竞争力的薪酬与福利体系。"
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"fulltext": "自动驾驶系统开发工程师\n自动驾驶系统开发工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：软硬件服务-无人车业务部\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-07-29\n\n岗位职责\n1. 负责自动驾驶小货车云控系统的整体架构设计与核心模块开发。\n2. 构建云端遥控指令链路，覆盖转向、制动、油门、灯光、鸣笛等底层车辆控制指令的可靠下发与执行反馈闭环。\n3. 开发远程控制终端，集成多路视频流（前视/后视/环视）、车辆状态信息、操控外设（方向盘/踏板/手柄）等多模态人机交互能力。\n4. 支持单操作员多车（1:N） 遥控调度模式，实现高效的人工介入与车队管理。\n5. 开发遥控系统端到端延迟监控与质量评估体系，建立延迟基线与告警机制。\n6. 针对高丢包、高时延、带宽受限、信号抖动等复杂网络场景，设计通信自适应策略。\n7. 开发多链路聚合与动态切换机制（4G/5G/WiFi等），实现网络链路的实时质量评估与无缝切换，保障遥控指令连续性。\n8. 研究并实现时延补偿算法（如 Smith Predictor、卡尔曼预测等），在高延迟场景（200ms+）下维持遥控操作的安全性与可控性。\n9. 开发视频流自适应编码传输策略，基于 WebRTC / SRT / QUIC 等协议，在带宽受限条件下优先保障关键感知信息传输质量（分辨率/帧率动态调节）。\n10. 构建弱网分级响应机制，根据实时网络质量（RTT、丢包率、可用带宽）动态切换遥控模式。\n设计并实现多源控制指令仲裁框架，处理云端遥控指令与车端自动驾驶决策之间的冲突。\n\n岗位基本要求\n1. 大学本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业。 \n2. 3年以上软件开发经验，具备分布式系统或云平台开发背景。 \n3. 熟练掌握C++/Python/Go中至少一种语言，熟悉微服务架构与容器化技术。 \n4. 有自动驾驶、车联网或大规模实时系统开发经验者优先。\n\n岗位亮点\n1. 参与前沿自动驾驶技术落地，推动智能交通发展。 \n2. 技术挑战性强，成长空间大，与团队共同协作成长。 \n3. 工作地点位于北京，提供具有竞争力的薪酬与福利体系。\n1. 负责自动驾驶小货车云控系统的整体架构设计与核心模块开发。\n2. 构建云端遥控指令链路，覆盖转向、制动、油门、灯光、鸣笛等底层车辆控制指令的可靠下发与执行反馈闭环。\n3. 开发远程控制终端，集成多路视频流（前视/后视/环视）、车辆状态信息、操控外设（方向盘/踏板/手柄）等多模态人机交互能力。\n4. 支持单操作员多车（1:N） 遥控调度模式，实现高效的人工介入与车队管理。\n5. 开发遥控系统端到端延迟监控与质量评估体系，建立延迟基线与告警机制。\n6. 针对高丢包、高时延、带宽受限、信号抖动等复杂网络场景，设计通信自适应策略。\n7. 开发多链路聚合与动态切换机制（4G/5G/WiFi等），实现网络链路的实时质量评估与无缝切换，保障遥控指令连续性。\n8. 研究并实现时延补偿算法（如 Smith Predictor、卡尔曼预测等），在高延迟场景（200ms+）下维持遥控操作的安全性与可控性。\n9. 开发视频流自适应编码传输策略，基于 WebRTC / SRT / QUIC 等协议，在带宽受限条件下优先保障关键感知信息传输质量（分辨率/帧率动态调节）。\n10. 构建弱网分级响应机制，根据实时网络质量（RTT、丢包率、可用带宽）动态切换遥控模式。\n设计并实现多源控制指令仲裁框架，处理云端遥控指令与车端自动驾驶决策之间的冲突。\n1. 大学本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业。 \n2. 3年以上软件开发经验，具备分布式系统或云平台开发背景。 \n3. 熟练掌握C++/Python/Go中至少一种语言，熟悉微服务架构与容器化技术。 \n4. 有自动驾驶、车联网或大规模实时系统开发经验者优先。",
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