南京大数据研发工程师
大数据研发工程师是负责开发和维护大数据平台的专业人士。他们使用各种大数据技术和工具,如Hadoop、Spark、Kafka等,处理和分析海量数据,以提取有用的信息和洞察。大数据研发工程师通常需要具备扎实的编程技能,深刻理解数据结构和算法,并熟悉分布式系统和数据库管理。他们与数据科学家和分析师合作,设计并实施数据处理流程和架构,确保数据的可靠性、安全性和高性能。此外,大数据研发工程师也需要不断关注业界的最新技术趋势,以保持自己的专业竞争力,并为企业持续改进数据处理和分析能力。因此,大数据研发工程师需要具备优秀的沟通能力和团队合作精神。
薪酬概览
平均月薪
¥12300
中位数 ¥12500 | 区间 ¥10000 - ¥14700
数据来源:谈职全网15份招聘数据;更新时间:2026年7月13日
月薪分布
73.3% 人群薪酬落在 8-15k

三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1:工作年限
影响薪资的核心维度2:学历背景
市场需求
6月新增岗位
32
对比上月:岗位新增27
数据由各大平台公开数据统计分析而来,仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 5 | 16.7% |
| 1-3年 | 11 | 36.7% |
| 3-5年 | 14 | 46.7% |
热招职位
1.负责探索大模型数据合成增强算法、数据蒸馏模型、强化学习等前沿数据工程技术;
2.负责开发数据合成工具,数据清洗Pipeline核心算法开发,实现大规模数据的智能清洗、分类与质量评估;
3.负责高质量数据集的构建,能够结合不同行业应用场景,制定结构化、可落地的数据标注规则与规范,负责数据整理与标注;
4.支持项目经理和产研团队的相关工作,理解项目需求、模型表现和相应的数据实验,协同提高模型质量。
1.负责辅助数据分析报告的制作;
2.负责辅助进行报告模板的修改工作;
3.负责部门相关工具链辅助开发工作;
4.负责DMS产品数据的采集;
5.负责产品数据标注、预处理脚本优化;
6.辅助数据分析报告的制作、修改等工作;
7.负责支持部门其他相关工作安排。
1. 参与机器人大规模软件的开发和维护工作
2. 参与机器人多模态感知数据采集系统的开发和维护工作
3. 负责基于机器人双目视觉的AI算法在地瓜芯片上的高效部署
4. 开发基于机器人双目视觉的AI算法应用及相关文档的编写
5. 为客户提供机器人双目视觉AI算法的技术答疑、送测与现场支持服务
1.负责智能驾驶产品算法性能测试工作,主要负责数据回灌仿真测试工作,负责回灌仿真测试框架搭建、测试工具开发工作;
2.建立并维护自动驾驶系统运行场景库,基于实车数据构建编制测试场景库,以及自动化场景生成;
3.负责对实车数据进行后处理分析和定位,进行自动化测试方案制订,自动化框架构建与维护;
4.负责智能驾驶项目自动化回归测试工作,用例编写与执行,撰写测试报告。
1. 协助参与智能制造或工业智能化平台后端模块的开发与测试,包括数据接口、设备管理、基础服务等;
2. 在导师指导下编写和维护 RESTful API,支持前端功能与设备数据交互;
3. 参与数据库基础操作与简单业务逻辑实现,学习微服务架构与系统设计;
4. 协助进行系统联调、Bug 修复及技术文档整理;
5. 学习并应用主流后端技术栈(如 Java/Spring Boot、Python、Node.js 等)及开发流程。
1.负责智能机器人基于ROS 2的系统架构设计、核心模块划分与通信机制定义,构建高内聚、低耦合、可扩展的软件框架,确保系统实时性与可靠性。
2.主导基于参考框架(如Autoware)的自研系统(OS)的架构演进、核心模块的定制化开发与深度优化,解决框架层面的性能瓶颈与复杂技术问题。
3.制定并推行团队内部的ROS 2开发规范、接口标准、测试流程与部署策略,提升代码质量与团队开发效率。
4.负责机器人各功能模块(感知、定位、规划、控制、人机交互等)在ROS 2框架下的集成、调试与性能优化,确保系统整体功能与性能达标。
5.跟踪ROS 2社区及机器人领域前沿架构思想,引入合适的技术与工具,持续提升系统架构的先进性。负责关键技术预研与原型验证。
6.指导中级、初级工程师进行ROS 2相关开发,进行技术培训与分享,解决开发中的架构性难题。
1.负责设计并实现基于大模型的智能体(Agent)架构,包括:单智能体/多智能体协作、任务规划、工具调用、反思与自我修正等。构建可扩展、可复用的 Agent架构;
2.大模型能力集成与优化,结合业务场景进行Prompt engineering,RAG等;
3.面向不同场景设计智能体解决方案,持续优化可用性及稳定性,建立智能体效果评估指标与后端/前端协作,推动智能体在真实业务场景中落地;
4.负责输出技术文档、实验报告、应用报告,协助专利、论文、项目撰写。
1.负责自研产品软件及测试系统的功能和性能测试;
2.根据需求编写部分软件的基础测试用例,并执行软件的测试;
3.根据产品的测试用例,执行软件测试;
4.协助测试人员搭建测试环境,参与开发部分自动化测试脚本
5.参与一些测试文档的整理等。
1.智能驾驶产品方向开发,负责智能驾驶中央计算单元的硬件系统设计,负责智能驾驶各传感器融合,整车姿态决策控制的硬件系统设计;
2.根据应用方向及系统需求,负责硬件方面的需求调研;
3.制定硬件需求及关键方案,参与关键器件的选型;参与硬件及系统测试方案的制定;
4.设计原理图,参与PCB设计;
5.完成硬件调试,包括电磁兼容方面的调试;
6.跟进实现汽车级别的产品量产化,对产品(电子元器件)进行质量控制及成本控制;
7.编写硬件设计相关文件,例如WCCA、DFMEA等。
1、作为技术接口人,主导与客户对接 L2/L2 + 级辅助驾驶功能规范的沟通确认,并统筹解决合作过程中的各类技术问题;
2、负责 L2/L2 + 级辅助驾驶的需求挖掘与开发工作,同时牵头开展应用层控制、人机交互及故障诊断等关键算法的研发落地;
3、统筹下层执行器(如 ESC、EPS 等)的性能验收工作,主导实车集成标定及欧盟 GSR 法规认证全流程,熟悉NCAP相关基本需求和测试方法;
4、承担 ADAS 领域 ISO26262 功能安全算法的开发任务,并负责相关单元测试的设计与执行;
5、负责解读国内外 ADAS 相关法规政策,开展需求开发及竞品对标分析;
6、确保在项目执行过程中,严格遵循技术开发计划及既定流程,交付符合要求的工作成果。
1.负责车身域控软件需求开发、算法开发;
2.基于Mat-lab/C等嵌入式编程语言,负责车身域控相关模块的软件开发、软件测试;
3.参与车身域控的软件架构、功能模块定义
4.负责车身域控的软件集成、整车集成测试
5.负责车身域控的软件质量管理、软件问题管控、软件问题修复
6.负责车身域控的开发流程体系建立
1. 对新品研发项目提供计算仿真支持;
2. 对齿轮传动系统强度计算及性能优化及齿轮箱NVH分析、热分析等;
3. 对生产质量提供必要的计算支持,降本增效,协助降低内外部质量损失;
4. 持续的技术创新,增加产品竞争力。
