【27届校招】计算平台软件工程师

1、参与自动驾驶海量数据的采集、管理、处理与高效调度，设计与开发自动驾驶全链路数据平台，包括但不限于数据湖、数据仓库、分布式存储、流批一体计算与智能数据标注、数据治理等； 2、研发大规模分布式计算与训练平台，基于Spark、Flink、Ray、PyTorch等技术实现自动驾驶大模型的数据清洗、预处理、并行训练与推理，支持多GPU/多集群高性能任务编排与资源调度； 3、优化存储与检索架构，探索和实现包括OSS、CPFS、Iceberg、Delta Lake、Hudi、StarRocks、ClickHouse、ElasticSearch、Milvus等新一代高性能存储与检索方案，提升数据读写、索引、管理效率，赋能AI训练和推理； 4、参与团队架构设计与技术攻关，跟进学术前沿与业界动态，解决自动驾驶场景下数据一致性、扩展性、高可用、智能调度等核心难题； 5、推进工程实践落地与持续优化，深度参与端到端系统开发、自动化测试、上线发布与持续运维，推动数据与AI平台的稳定迭代和性能进化。

1、教育背景：计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业，本科及以上学历，硕博优先； 2、理论基础扎实： 精通分布式系统原理、并行计算、存储系统、数据库原理、数据湖/数据仓库理论、大规模机器学习等学科知识，有相关顶会/顶刊论文经历者优先； 3、技术能力突出： （1）熟练掌握至少一种主流分布式计算框架（如Spark、Flink、Ray等）和一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）； （2）具备大数据存储与处理系统（如OSS、CPFS、Iceberg、Delta Lake、Hudi、StarRocks、ClickHouse、ElasticSearch、Milvus等）实操经验； （3）具备高性能数据检索、索引优化、海量数据管理等工程经验； 4、编程与工程能力强 （1）熟练掌握Python/Java/Scala/C++/Rust等主流开发语言中的至少一种，具备良好的工程实践和代码规范； （2）有高并发、大规模分布式系统、流式/批式混合计算平台相关项目经验者优先； 5、创新与解决问题能力：具备独立分析复杂系统、定位瓶颈、提出创新性解决方案的能力，对技术钻研有热情，善于跨界学习； 6、沟通协作与主动学习：良好的团队协作能力、沟通表达能力及自驱力，乐于分享、敢于挑战难题； 7、加分项： （1） 在数据库、分布式系统、云原生计算、向量数据库、机器学习系统等领域有顶会（SIGMOD、VLDB、ICDE、NeurIPS、ICML等）论文、竞赛获奖或开源项目贡献； （2）有阿里云、腾讯云、AWS、GCP等云平台大数据相关实习、项目或竞赛经历； （3） 具备自动驾驶、机器人、智能感知领域大规模数据处理或AI应用落地经验； （4）英语或技术写作能力优秀，有技术博客、专利、文档经验。