该职位来源于猎聘 职位描述 你将加入核心数据平台组，直接支撑订单热区预测、智能运力调度、用户出行分析等关键业务场景。这里有大规模的时空数据挑战——每日处理数十亿级GPS轨迹点、实时预测城市级订单需求分布、毫秒级响应调度系统的数据请求。你的工程成果将直接影响车辆投放效率、用户等待时长和运营成本。 团队技术栈覆盖Flink实时计算、ClickHouse OLAP、Iceberg数据湖、自研时空索引引擎，正在推进流批一体架构升级和湖仓一体化改造。我们寻找对自动驾驶赛道有热情、对数据工程有匠心的工程师，一起用数据驱动出行方式的变革。 岗位职责 1. 自动驾驶数据平台架构

• 设计并构建车端、路端、云端多源异构数据的统一采集与接入体系，支撑PB级传感器数据、轨迹数据、地图数据的实时处理
• 搭建自动驾驶专属数据湖/数据仓库，实现原始数据、标注数据、仿真数据的分层治理与高效检索
• 订单热区预测与运力调度
• 基于海量历史订单与实时轨迹数据，构建时空预测模型，实现订单需求热区的分钟级/小时级预测
• 开发运力供需匹配算法的数据底座，支撑智能调度系统的实时决策，提升车辆利用率与响应效率
• 轨迹大数据挖掘
• 处理大规模车辆轨迹数据（GPS/北斗/高精定位），构建路网匹配、OD分析、驾驶行为画像等核心数据能力
• 挖掘用户出行模式与区域流动规律，为站点规划、车辆部署、动态定价提供数据支持
• 实时计算与风控
• 构建低延迟的实时数据管道，支撑车辆状态监控、异常检测、安全预警等在线场景
• 设计数据质量校验与血缘追踪体系，保障自动驾驶关键数据的可靠性与可追溯性
• 地理空间数据工程
• 整合GIS技术与大数据栈，处理高精地图、行政区划、POI等空间数据，支撑地理围栏、路径规划等业务
• 优化空间索引与查询性能，解决海量时空数据的存储与检索效率问题
• 任职要求 必备技能： - 精通Spark/Flink/Storm等分布式计算框架，具备大规模时空数据处理与性能调优经验 - 熟练掌握Hadoop生态（HDFS/Yarn/Hive/HBase）及Kafka/Pulsar消息队列 - 扎实的Java/Scala/Python编程能力，精通SQL及复杂查询优化 - 熟悉时空数据库（PostGIS/GeoMesa/H3等）或OLAP引擎（ClickHouse/Doris），具备地理空间数据分析经验 - 了解机器学习工程化流程，能与算法团队协作将预测模型（如热区预测）落地为稳定的数据服务
  
  

加分项： - 有自动驾驶、网约车、物流、智慧城市等行业的大数据项目经验 - 熟悉订单预测、供需预测、智能调度等出行场景的业务逻辑与算法应用 - 掌握数据湖技术（Iceberg/Hudi）及流批一体架构，具备湖仓一体实践经验 - 了解高精地图数据格式（OpenDRIVE/Apollo等）或仿真数据 pipeline - 有云原生大数据平台（EMR/MaxCompute/Flink on K8s）使用经验