主分类：云基础设施与系统软件研发
辅助：数据工程与数据平台研发（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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "自动驾驶AI基础平台-后端工程师（J84318）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "IDG",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-基于AWS或微软云服务，搭建数据反馈关键平台，涵盖数据采集、存储、处理、标注、分析及反馈链路\n-实现数据闭环自动化，包括触发式数据回传、关键场景挖掘、模型迭代验证等环节\n-设计高可用、可扩展的云架构，优化数据存储与计算资源效率\n-开发数据质量监控系统，提升数据利用率和算法泛化能力\n-负责基于AWS或微软云的自动驾驶仿真平台开发\n-负责设计、开发和优化基于AWS云服务的自动驾驶可视化仿真系统架构，支持高并发、低延迟的仿真场景测试\n-构建云原生仿真工具链，整合数据管理、场景生成、结果分析等模块，提升仿真效率与可扩展性\n-跨团队协作与技术沉淀\n-与算法团队紧密合作，确保仿真环境与自动驾驶感知、规划、控制模块的精准对接\n-主导技术文档编写与开源工具链研究，推动团队技术标准化",
"requirements_text": "-技术能力：\n * 计算机科学、软件工程、自动驾驶或相关专业，研究生及以上学历，3年以上云计算、仿真、自动驾驶开发经验\n * 精通AWS云平台服务（如S3、Lambda、Glue、Kinesis、Redshift等），有大规模数据系统搭建经验\n * 熟悉Kubernetes及容器化技术（Docker）\n-至少有以下一个方面2年以上的技术经验：\n * 熟悉数据处理框架（Spark/Flink/Pandas），熟练使用Python/Scala，具备ETL/流水线开发能力\n * 掌握数据库技术（SQL/NoSQL）、消息队列（Kafka）及数据可视化工具\n * 熟悉仿真工具链（CARLA、ROS、Gazebo等），了解3D可视化引擎（Unreal/Unity/Three.js/WebGL）\n-软性要求：\n * 强烈的责任心和自驱力，能独立解决复杂技术问题\n * 优秀的跨团队沟通能力，逻辑清晰，注重数据驱动决策",
"skills": [AI生成
"Python",
"Scala",
"SQL",
"Docker",
"Kubernetes",
"Spark",
"Flink",
"Kafka",
"Unity",
"Unreal",
"数据库",
"沟通能力"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/ee2eb6d4-8f40-4742-bc1e-f80fea35d3da"
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"fulltext": "自动驾驶AI基础平台-后端工程师（J84318）\n自动驾驶AI基础平台-后端工程师（J84318）\n\n基础信息\n部门：IDG\n地点：北京市\n类别：技术\n招聘人数：4\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-基于AWS或微软云服务，搭建数据反馈关键平台，涵盖数据采集、存储、处理、标注、分析及反馈链路\n-实现数据闭环自动化，包括触发式数据回传、关键场景挖掘、模型迭代验证等环节\n-设计高可用、可扩展的云架构，优化数据存储与计算资源效率\n-开发数据质量监控系统，提升数据利用率和算法泛化能力\n-负责基于AWS或微软云的自动驾驶仿真平台开发\n-负责设计、开发和优化基于AWS云服务的自动驾驶可视化仿真系统架构，支持高并发、低延迟的仿真场景测试\n-构建云原生仿真工具链，整合数据管理、场景生成、结果分析等模块，提升仿真效率与可扩展性\n-跨团队协作与技术沉淀\n-与算法团队紧密合作，确保仿真环境与自动驾驶感知、规划、控制模块的精准对接\n-主导技术文档编写与开源工具链研究，推动团队技术标准化\n\n职责要求\n-技术能力：\n * 计算机科学、软件工程、自动驾驶或相关专业，研究生及以上学历，3年以上云计算、仿真、自动驾驶开发经验\n * 精通AWS云平台服务（如S3、Lambda、Glue、Kinesis、Redshift等），有大规模数据系统搭建经验\n * 熟悉Kubernetes及容器化技术（Docker）\n-至少有以下一个方面2年以上的技术经验：\n * 熟悉数据处理框架（Spark/Flink/Pandas），熟练使用Python/Scala，具备ETL/流水线开发能力\n * 掌握数据库技术（SQL/NoSQL）、消息队列（Kafka）及数据可视化工具\n * 熟悉仿真工具链（CARLA、ROS、Gazebo等），了解3D可视化引擎（Unreal/Unity/Three.js/WebGL）\n-软性要求：\n * 强烈的责任心和自驱力，能独立解决复杂技术问题\n * 优秀的跨团队沟通能力，逻辑清晰，注重数据驱动决策\n-基于AWS或微软云服务，搭建数据反馈关键平台，涵盖数据采集、存储、处理、标注、分析及反馈链路\n-实现数据闭环自动化，包括触发式数据回传、关键场景挖掘、模型迭代验证等环节\n-设计高可用、可扩展的云架构，优化数据存储与计算资源效率\n-开发数据质量监控系统，提升数据利用率和算法泛化能力\n-负责基于AWS或微软云的自动驾驶仿真平台开发\n-负责设计、开发和优化基于AWS云服务的自动驾驶可视化仿真系统架构，支持高并发、低延迟的仿真场景测试\n-构建云原生仿真工具链，整合数据管理、场景生成、结果分析等模块，提升仿真效率与可扩展性\n-跨团队协作与技术沉淀\n-与算法团队紧密合作，确保仿真环境与自动驾驶感知、规划、控制模块的精准对接\n-主导技术文档编写与开源工具链研究，推动团队技术标准化\n-技术能力：\n * 计算机科学、软件工程、自动驾驶或相关专业，研究生及以上学历，3年以上云计算、仿真、自动驾驶开发经验\n * 精通AWS云平台服务（如S3、Lambda、Glue、Kinesis、Redshift等），有大规模数据系统搭建经验\n * 熟悉Kubernetes及容器化技术（Docker）\n-至少有以下一个方面2年以上的技术经验：\n * 熟悉数据处理框架（Spark/Flink/Pandas），熟练使用Python/Scala，具备ETL/流水线开发能力\n * 掌握数据库技术（SQL/NoSQL）、消息队列（Kafka）及数据可视化工具\n * 熟悉仿真工具链（CARLA、ROS、Gazebo等），了解3D可视化引擎（Unreal/Unity/Three.js/WebGL）\n-软性要求：\n * 强烈的责任心和自驱力，能独立解决复杂技术问题\n * 优秀的跨团队沟通能力，逻辑清晰，注重数据驱动决策",
"standard_classification": {
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