【27届校招】后端开发工程师（自动驾驶仿真）
上海、广州正式研发 - 算法
职位描述
1、平台研发参与： 在导师指导下，参与自动驾驶仿真平台核心功能的研发与日常维护，编写高质量、可扩展、可测试的代码；结合大模型及 AI 编程工具，提升需求分析、代码开发、测试验证和问题排查效率。2、分布式仿真支撑： 协助设计与优化面向海量数据的大规模分布式仿真系统，包括高性能任务调度、算力资源管理、数据流优化与系统稳定性建设，提升仿真系统吞吐量、资源利用率并降低任务时延。3、AI 能力建设： 参与大模型、智能体等 AI 能力在仿真平台中的工程化落地，包括 Agent 工作流、工具调用、知识检索及自动化任务编排，进行仿真平台AI化探索和提效。4、数据接口与协作： 参与闭环仿真系统的数据交互、服务接口及 API 定义，配合算法、测试和平台团队，支持模型、数据、仿真任务与评测结果的高效流转，确保仿真软件在不同平台上的高一致性与高可靠性。
职位要求
任职要求1. 基本功计算机科学、软件工程等相关专业，本科及以上学历的应届毕业生（硕士及以上学历优先）。扎实的算法与编程底子： 精通 Python、Go、Java、C++ 等至少一种编程语言，熟练掌握常用数据结构与算法、设计模式。深入的系统理解： 深入理解 Linux 操作系统原理（如进程/线程调度、内存管理、I/O 模型）及计算机网络协议（TCP/IP、HTTP、gRPC 等）。2. 加分项后端技术栈： 了解主流后端及微服务框架（如 Spring Boot/Cloud、Django、Gin 等），了解 MySQL 数据库、Redis 缓存及常见消息队列（Kafka/RabbitMQ）的基本原理。分布式与 Ray 框架（优先项）： 理解分布式系统的基本概念与常见问题。在校期间有分布式计算、并行计算相关课题研究，或在实习/项目中熟悉并使用过 Ray 框架（理解其 Actor 模型、任务调度者）优先。了解 Docker 容器化技术及 Kubernetes（K8S）云原生架构基本概念。3. 现代工程素养AI 提效能力： 具备现代开发者的提效思维，能够熟练将 AI 工具应用到日常的代码编写、单元测试生成、Bug 排查及技术调研中，有良好的 AI 辅助研发习惯。软实力： 具备极强的学习能力、好奇心与钻研精神，责任心强，具备良好的团队沟通与协作能力。
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