全栈工程师-汽车专项-实习

全栈工程师-汽车专项-实习南京校招实习整车与系统工程类职位描述1. 负责公司 AI 安全平台的后端系统开发，设计并实现支持多路摄像头并发接入的微服务架构，支撑 YOLO 等目标检测模型的高吞吐、低延迟推理服务；2. 设计可扩展的微服务模块（如任务调度、告警中心、设备管理），确保系统在高负载下的稳定性与可观测性；3. 与通信协议团队协作，构建基于 MQTT/WebSocket/CoAP 的高并发设备接入层，支持百级摄像头实时数据流接入与 Web 端可视化调试；4. 封装 CV 模型（如 YOLOv5/v8）为标准化推理接口，实现模型动态加载、资源隔离与异常熔断机制；职位要求- 计算机、通信、电子或相关专业硕士及以上学历；- 扎实的 Python 后端开发能力，有 Flask/FastAPI 实际项目经验。熟悉异步编程、连接池、缓存策略等高并发优化手段；- 熟悉微服务架构设计原则，具备服务拆分、API 网关、服务注册发现、限流熔断等实践经验；- 熟练使用 MySQL / PostgreSQL、Redis和对象存储。掌握消息队列（Kafka / RabbitMQ）在解耦与削峰中的应用；熟悉 Nginx 配置与调优，能基于 Nginx 实现反向代理、负载均衡、限流及静态资源服务，支持高并发 API 的稳定访问；- 理解网络通信基础（TCP/IP、HTTP/2、MQTT、WebSocket），能使用 Wireshark 或 tcpdump 定位高并发场景下的性能瓶颈；- 具备良好的工程素养：熟练使用 Git 协作开发，重视 Code Review 与自动化测试（pytest），掌握 Docker 基础操作。- 对计算机视觉有工程级理解：能调用 YOLO 等开源模型进行推理，能将模型封装为推理服务；【加分项】- 有视频流处理或边缘计算项目经验（如 FFmpeg、GStreamer、RTSP 流接入）；- 有模型服务化经验（Triton Inference Server、ONNX Runtime、TensorRT 或 TorchServe）；- 熟悉高并发系统压测与调优（Locust / JMeter + Prometheus/Grafana 监控）；投递