车云架构

岗位职责

1.整体架构设计

负责面向L4级无人物流小车的车云一体化整体架构设计，定义车端

（ROS/AUTOSAR）与云端（K8s/Serverless）的交互逻辑、数据流及通信协议，

确保架构能支撑大规模车队运营。

2.性能与低延迟优化

主导解决车云间的超低时延通信难题（如远程遥操场景glass-to-glass延迟需

≤200ms），优化弱网环境下的数据传输（5G双链路、WebRTC/SRT自适应），

保障车辆在复杂网络环境下的高可用性。

3.云端资源与成本优化

负责云端架构的技术选型与容量规划，通过容器化调度、GPU资源池化、数据

分层存储等手段，在保证智驾数据闭环（数据采集、仿真、训练）效率的同时，

极致优化云计算资源费用（FinOps）。

4.数据闭环与合规

设计海量路测数据的自动化采集、清洗、标注、仿真注入闭环系统，确保数据资

产的高效流转与安全合规。

5.跨域协同

拉通车端算法团队与云端平台团队，解决如OTA升级策略、远程控车指令仲裁、

多车并发接管等复杂系统工程问题。

6.Agent智能体架构设计与嵌入

主导车云协同的Multi-Agent架构设计，构建支持任务分解、工具调用（Function

Calling）、端-边-云协同推理的Agent运行时框架（AgentOS）。设计车队调度

Agent、远程遥操辅助Agent、数据闭环自动化Agent等核心智能体的协作机制

与通信协议，定义Agent间的任务编排与状态同步策略，确保Agent在弱网环

境下的可用性、安全护栏与离线降级能力。

任职要求

1.经验背景

8年以上工作经验，具备头部自动驾驶公司（Robotaxi/无人配送）、大型云厂商

（AWS/阿里云/华为云）或头部造车新势力的车云平台核心架构设计经验。

2.技术能力

懂车：熟悉L4级自动驾驶系统架构，了解车端中间件（ROS2,CyberRT）、车

规级通信协议（SOME/IP,DDS,MQTT）以及整车网络拓扑。

懂云：精通云原生技术栈（K8s,ServiceMesh,Kafka/Flink），有大并发、分布

式系统架构实战经验，熟悉车云数据闭环全链路设计。

懂优化：具备极强的性能调优（网络延迟、系统吞吐）和成本控制（FinOps、

Spot实例运用、预留实例规划）经验。

懂Agent：熟悉AIAgent核心技术栈（LangChain、AutoGen、MCP协议、Function

Calling机制），有Multi-Agent协作框架落地经验；了解端侧模型轻量化部署

（ONNX、TensorRT）与端-边-云协同推理架构。

3.加分项

有远程驾驶（Teleoperation）平台或车队智能调度系统开发经验

有车路云一体化或从0到1搭建百台级以上车队云端系统的经验

有开源Agent框架（如AutoGen、Dify、CrewAI）的深度二次开发或社区贡献

经历

具备FinOps成本优化实战成果（如通过架构优化将云费用压降30%以上）