《自动驾驶大数据开发工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：李明
性别：男
年龄：28岁
联系电话：+86 138-XXXX-XXXX
电子邮箱：liming@example.com
GitHub：github.com/liming-auto
LinkedIn：linkedin.com/in/liming-auto
求职意向：自动驾驶大数据开发工程师
期望城市：北京/上海/深圳
期望薪资：25K-35K/月
二、教育背景
2015.09-2019.06 清华大学 计算机科学与技术专业 本科
主修课程：数据结构、算法设计、操作系统、数据库系统、分布式计算、机器学习、深度学习
GPA：3.8/4.0（专业前10%）
荣誉奖项：国家奖学金（2017）、清华大学优秀学生干部（2018）
2019.09-2022.06 中国科学院大学 计算机应用技术专业 硕士
研究方向：自动驾驶大数据处理与挖掘
导师：张教授（自动驾驶领域知名专家）
硕士论文：《基于多源异构数据的自动驾驶场景理解与决策优化》
论文成果：发表SCI论文2篇（IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、Journal of Intelligent Transportation Systems），EI会议论文1篇（IEEE Intelligent Vehicles Symposium）
三、工作经历
2022.07-至今 百度Apollo自动驾驶事业部 大数据开发工程师
职责描述：
1. 负责自动驾驶数据采集、标注、存储与管理系统的设计与开发，构建日均处理10TB级数据的分布式架构
2. 开发基于Hadoop/Spark的离线数据处理流程，实现传感器数据（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）的时空对齐与特征提取
3. 设计并实现实时数据流处理系统，支持低延迟（
4. 优化数据存储方案，将存储成本降低40%，同时提升查询效率3倍
5. 参与自动驾驶仿真平台建设，开发场景生成与回放模块，支持百万级场景库的快速检索与可视化
6. 主导数据质量监控系统的开发，实现数据异常检测与自动修复，数据可用率提升至99.9%
项目成果：
- 构建的自动驾驶数据平台支撑Apollo Go Robotaxi车队日均10万公里的测试数据管理
- 开发的实时数据处理系统在2023年C-V2X“四跨”互联互通应用示范活动中获得技术突破奖
- 申请发明专利3项（已公开2项）
2021.06-2021.12 滴滴出行自动驾驶中心 实习大数据工程师
职责描述：
1. 参与高精地图数据生产流程优化，设计基于众包数据的地图更新算法
2. 开发基于Flink的实时交通流数据处理系统，支持动态路权分配与信号灯优化
3. 协助构建自动驾驶测试评价体系，开发指标计算与可视化工具
项目成果：
- 提出的地图更新算法使地图更新周期从周级缩短至天级
- 实时交通流系统在苏州工业园区试点中降低拥堵指数15%
四、技术技能
编程语言：Python（熟练）、Java（熟练）、C++（熟悉）、Scala（熟悉）
大数据技术：Hadoop、Spark、Flink、Kafka、HBase、Hive、Elasticsearch
数据库技术：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis
机器学习框架：TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn
自动驾驶相关：ROS、CARLA仿真、OpenDRIVE地图格式、Apollo开源平台
云服务：AWS（EC2、S3、EMR）、阿里云（MaxCompute、PAI）
开发工具：Git、Docker、Kubernetes、Jenkins、Jira
其他技能：Linux系统管理、Shell脚本编程、数据可视化（Matplotlib、Seaborn、Tableau）
五、项目经验
项目1：自动驾驶多传感器时空同步系统（2023.03-2023.08）
项目描述：针对自动驾驶中激光雷达、摄像头、IMU等多传感器数据的时间不同步问题，开发高精度时空同步算法
职责：
- 设计基于PTP协议的时间同步方案，实现微秒级时间同步精度
- 开发空间校准模块，解决传感器外参标定误差
- 构建同步数据质量评估体系，定义10+项同步指标
成果：
- 系统在Apollo 6.0版本中应用，感知模块精度提升12%
- 发表EI会议论文1篇（IEEE IV 2023）
项目2：基于深度学习的自动驾驶场景分类系统（2022.09-2023.01）
项目描述：开发能够识别复杂交通场景的深度学习模型，支持自动驾驶决策系统
职责：
- 构建包含10万+标注样本的场景数据集，覆盖200+种典型场景
- 设计基于ResNet与Transformer的混合架构模型
- 优化模型推理速度，在NVIDIA Orin上达到50FPS
成果：
- 模型在内部测试中准确率达98.2%，超过基准模型5个百分点
- 申请发明专利1项
项目3：自动驾驶数据闭环系统建设（2022.03-2022.08）
项目描述：构建“采集-标注-训练-测试”的全流程数据闭环，加速自动驾驶算法迭代
职责：
- 设计数据采集策略，优化采集车辆路径规划
- 开发半自动标注工具，提升标注效率3倍
- 构建模型训练与评估平台，支持A/B测试与持续集成
成果：
- 数据闭环使算法迭代周期从月级缩短至周级
- 项目获百度2022年度技术创新奖
六、专业培训与认证
2023.05 阿里云ACE认证（大数据方向）
2022.11 AWS Certified Big Data - Specialty
2021.07 百度Apollo自动驾驶开发工程师认证
2020.12 华为HCIA-Big Data认证
2023.03 参加“自动驾驶大数据处理与挖掘”高级研修班（中国汽车工程学会主办）
七、语言能力
英语：CET-6（623分），可熟练阅读英文技术文档，进行技术交流
日语：N2（能进行基础技术沟通）
八、自我评价
1. 具备扎实的计算机科学与技术基础，对自动驾驶大数据处理有深入理解和实践经验
2. 熟练掌握大数据生态圈技术栈，能够设计并实现高并发、低延迟的数据处理系统
3. 具备优秀的工程化能力，注重代码质量与系统可维护性，熟悉CI/CD流程
4. 对自动驾驶行业充满热情，关注技术前沿，持续学习新知识
5. 良好的团队协作精神与沟通能力，能够跨部门协调推进项目
九、附加信息
开源贡献：
- Apache Spark贡献者（提交PR 5+，解决Issue 3+）
- 维护个人开源项目“AutoDataTool”（GitHub Stars 200+）
技术博客：
- 撰写技术文章30+篇，涵盖自动驾驶大数据处理、机器学习优化等主题
- 博客访问量10万+，多篇文章被InfoQ、CSDN等平台转载
竞赛获奖：
- 2021年全国大学生智能汽车竞赛一等奖（队长）
- 2020年Kaggle自动驾驶图像分类挑战赛Top 10%
关键词：自动驾驶、大数据开发、Hadoop、Spark、Flink、机器学习、深度学习、传感器融合、数据平台、实时处理、分布式系统、Python、Java、C++、ROS、Apollo、高精地图、场景理解、专利申请、开源贡献
简介：本文是一份自动驾驶大数据开发工程师的求职简历模板，涵盖了求职者的个人信息、教育背景、工作经历、技术技能、项目经验、专业培训、语言能力、自我评价及附加信息。求职者拥有清华大学本科与中国科学院大学硕士学历，在自动驾驶大数据处理领域有深入研究与实践经验，熟练掌握Hadoop、Spark、Flink等大数据技术，具备优秀的工程化能力与团队协作精神，致力于推动自动驾驶技术的发展。
