1. 负责车辆跟踪监控系统的架构设计与核心功能开发，涵盖实时定位、轨迹分析、电子围栏、车载视频监控以及数字钥匙关联等模块。

2. 基于 WebGIS 平台（如 ArcGIS、Mapbox、OpenLayers）实现地图可视化、路径规划、数据渲染等功能，并结合车载视频和数字钥匙数据进行深度展示。

3. 设计并优化车辆监控系统的性能，解决高并发、实时数据处理、视频流传输等技术难题，确保数字钥匙关联的安全性和稳定性。

4. 与后端团队协作，完成数据接口对接、数据库优化及系统集成，包括车载视频数据存储、数字钥匙权限管理等。

参与技术方案评审，推动前沿技术（如 AI、大数据分析、视频智能分析）在车辆监控及数字钥匙关联场景中的应用。

· WebGIS 开发

· 精通至少一种 WebGIS 框架（如 ArcGIS API for JavaScript、OpenLayers、Mapbox GL JS），熟悉地图瓦片加载、空间数据渲染原理，能够将车载视频监控点和数字钥匙使用位置在地图上精准展示。

· 掌握空间数据库（PostGIS、Oracle/MySQL Spatial）的使用与优化，熟悉 SQL 查询与地理空间分析（如缓冲区分析、路径分析），可用于分析车辆行驶轨迹与视频监控区域、数字钥匙使用范围的关联。

· 车辆监控核心技术

· 熟悉 GPS / 北斗定位协议（如 NMEA 0183）、车辆数据采集与解析（如 OBD 协议），能够结合车载视频监控设备和数字钥匙系统的数据进行综合处理。

· 掌握实时数据处理技术（如 MQTT、WebSocket），具备高并发场景下的数据处理经验，确保车载视频流的实时传输和数字钥匙指令的及时响应。

· 熟悉车辆轨迹存储与检索算法（如时空索引、Grid 文件），能实现轨迹压缩、纠偏与回放功能，并与车载视频和数字钥匙使用记录进行关联分析。

· 车载视频监控技术

· 熟悉视频编解码标准（如 H.264、H.265），掌握视频流处理技术，能够实现车载视频的实时预览、录制、回放等功能。

· 了解视频智能分析技术，如目标检测、行为识别等，可应用于车辆内部和周边环境的安全监控。

· 具备处理视频数据存储和管理的能力，包括分布式存储系统（如 Ceph、GlusterFS）的使用，确保大量视频数据的高效存储和快速检索。

· 数字钥匙关联技术

· 熟悉数字钥匙的工作原理和相关协议（如 NFC、蓝牙、UWB），能够实现数字钥匙与车辆监控系统的集成，包括权限管理、解锁 / 锁定控制等功能。

· 掌握数字加密技术（如 AES、RSA），确保数字钥匙数据传输和存储的安全性，防止信息泄露和非法解锁。

· 了解移动应用开发（如 Android、iOS），能够开发与数字钥匙关联的移动客户端，实现远程控制和监控功能。

· 全栈开发能力

· 前端：精通 React/Vue 框架，熟悉 HTML5/CSS3、WebGL 等技术，能够开发交互式的车辆监控界面，展示车载视频、数字钥匙状态和地图信息。

· 后端：熟练使用 C#/Java/Python/Node.js，熟悉微服务架构（Spring Cloud、Django REST），可构建稳定的后端服务，处理车载视频、数字钥匙和车辆定位等数据。

· 云服务：熟悉 AWS/Azure/ 阿里云的 GIS 服务（如 Amazon Location Service）以及云存储、云计算服务，可用于部署车辆监控系统和存储大量数据。

· 有 3 年以上 WebGIS 系统开发经验，至少主导过 1 个完整的车辆跟踪监控项目，其中至少 1 个项目包含车载视频监控或数字钥匙关联功能（如物流车队管理、网约车调度平台、智能停车系统）。

· 熟悉车辆监控行业需求（如电子围栏报警、油耗监控、异常行为分析），具备车载视频监控和数字钥匙系统的解决方案设计能力。

· 有分布式系统、高可用架构设计经验者优先，特别是在处理大规模视频数据和高并发数字钥匙请求方面有成功案例。