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个人项目 · 2025

• 平台设计: 设计并构建了全栈云原生平台，通过自然语言输入自动生成和验证ASAM OpenSCENARIO / OpenDRIVE文件，面向自动驾驶测试工作流。
• 云基础设施: 使用Terraform (IaC) 和Ansible配置管理，在AWS上架构生产基础设施(ECS Fargate、CloudFront、ALB、RDS PostgreSQL、S3、ECR)。
• CI/CD流水线: 建立GitHub Actions CI/CD流水线，实现自动化构建、容器化(Docker)和部署到AWS ECS；使用Grafana和Prometheus监控。
• 技术栈: 后端使用FastAPI (Python)和OpenAI API集成；前端使用React/Vite；通过Nginx反向代理。

技能: AWS、Terraform、Ansible、Docker、GitHub Actions、FastAPI、React、OpenAI API、Grafana、Prometheus

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• 系统集成与故障排除：负责实时QNX/Linux系统的软件架构集成和优化，与奔驰德国预集成团队和中国团队紧密合作进行软件升级
• 数据收集与分析：为感知优化收集大量数据包，开发数据标记，监控和挖掘的综合工具链，通过中德团队间的高效反馈循环实现高效假设验证。
• 性能优化：为多个车型提供传感器验证、标定和软件适配，确保在多个量产车型上的CP/HNP/APA/SVS功能达到与测试车型ATGB相同或更好的性能水平。
• 现场支持：为奔驰客户高层在多个车型多次成功Demo各种L2-L4功能，现场紧迫时间内解决各种问题。
• 跨团队协作：和中国团队紧密合作，确保在各个车型特定适配的同时保持更随主线最新版本

• 系统支持与故障排除：负责系统研发相关任务，实支持客户在欧洲车辆的数据采集软件更新并协助客户更好地使用诊断工具。
• 数据分析与挖掘：分析道路测试问题并推动感知算法迭代，领导成功的数据挖掘任务，完成大量特定场景数据挖掘。
• 功能增强：提升包括ACC、TSI、AEB、ADB、LKA在内的各种ADAS功能性能，在欧盟/美国领导数据收集活动
• 工具开发：推动手动标记工具的规范制定、开发和部署，用于美国和加拿大的数据收集，通过快速迭代优化分析方法满足客户需求。
• 北美支持：为客户在北美的数据采集活动提供技术支持，统计数据收集量，检查数据质量，并提供反馈以优化采集路线。

• 软件开发：为奥迪AVP项目（SAE Level-4）开发轨迹规划的系列组件，使用C++/CUDA实现算法并优化CUDA代码以提高运行效率。
• 测试与验证：进行道路测试并在ADTF中验证实现，在大众集团研究部分析切入场景，比较激光雷达和雷达传感器数据。
• 需求管理：在DOORS中指定从ACA到长/短距离雷达的需求，了解OEM需求和工作流程。
• 区域适配：在奥迪中国支持中国特定ACC应用和验证，准备并执行上海ACC道路测试。
• 跨文化合作：在奥迪中国实习期间分析中国和德国驾驶员行为差异，在德国和中国开发团队之间架起沟通桥梁，调整解决方案以满足区域特定要求和法规。